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龙图腾网恭喜中国科学技术大学先进技术研究院;中国科学技术大学;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于神经元检测的锂电池的异常监测方法及其系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116660779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310829659.7，技术领域涉及：G01R31/396；该发明授权一种基于神经元检测的锂电池的异常监测方法及其系统是由单志林;张启兴;张永明;汪书苹;程宜风;徐敏;李昌豪设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经元检测的锂电池的异常监测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明属于电池安全控制技术领域，具体涉及一种基于神经元检测的锂电池的异常监测方法及其系统。该方法采用TiO2和SnO2制备的二元气敏传感器作为神经元传感器，对电池柜不同位置进行检测。信号分析过程包括异常信号捕捉、信号时域分析和环境干扰自检三大阶段，第一阶段通过浓度超限的时长和浓度变化速率两项指标发现锂电池柜中特征气体的异常点；第二阶段结合不同异常点的时域特征分析异常的因果关系，进而初步排查环境干扰；第三阶段通过主动排气来精准排除环境中特征气体对监测过程的干扰。最终实现对锂电池中特征气体进行早期发现和异常定位。本发明克服了传统锂电池柜安全监测过程存在的精度差、实时性不足和误报率较高的缺陷。

本发明授权一种基于神经元检测的锂电池的异常监测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经元检测的锂电池的异常监测方法，其通过实时检测锂电池柜中不同检测位点处的特征气体的浓度，判断锂电池柜是否存在安全风险；其特征在于，所述异常监测方法包括如下过程：一、异常信号捕捉通过神经元传感器实时采集锂电池柜出风口、进风口和每个电池模组对应的检测位点处特征气体的实时浓度Q，并计算实时的浓度变化速率V；在任意一个检测位点处的实时浓度达到预设的安全阈值Qmax时，生成一个超限信号，并记录超限时刻t0；判断每一个检测位点处超限信号的持续时间ΔT和浓度变化速率是否均达到各自预设的安全阈值：是则生成一个异常状态信号，所述异常状态信号中包含状态标志Abn和检测位点的编码信息；二、信号时域分析当任意一个电池模组处产生异常状态信号时，判断进风口处在预设延迟周期前的历史数据中是否存在异常状态信号：是则进入异常排查状态；否则判断锂电池柜存在电解液泄露的安全风险；当存在电解液泄露的安全风险时，根据异常状态信号中的编码信息对发生异常的电池模组进行定位，然后发出一个包含位置信息的风险警示信号；三、环境干扰自检在异常排查状态下，关闭进风口及进风风机，执行预设时长的排风周期；判断排风周期内各个存在异常状态信号的电池模组及出风口处的特征气体的实时浓度Q和浓度变化速率V是否均下降至低于安全阈值：是则判定电池模组处的异常状态信号为外部环境异常所致，否则判定锂电池柜存在电解液泄露的安全风险；当存在电解液泄露的安全风险时，根据异常状态信号中的编码信息对发生异常的电池模组进行定位，然后发出一个包含位置信息的风险警示信号。

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