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龙图腾网获悉深圳市奥德莱电子信息科技有限公司申请的专利一种基于监测危险气味的电动车电池监控方法及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：CN119262142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411822833.6，技术领域涉及：B60L58/10；该发明授权一种基于监测危险气味的电动车电池监控方法及系统是由王伟皓;刘浩;请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于监测危险气味的电动车电池监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于监测危险气味的电动车电池监控方法及系统，该系统包括：气味监控系统和温度监控系统，数据处理平台和应急管理系统，电动车电池监控方法中数据处理平台分别配置预设电池的安全气味浓度对应的气味浓度阈值，以及安全温度对应的温度阈值，基于所述历史电池数据、气味浓度阈值和温度阈值进行划分预设预警等级，基于气味芯片和温度传感器实时获取电池的当前气味数据和当前温度数据，应急安全管理程序将所述当前气味数据和当前温度数据进行多模态数据融合获得综合指标，并根据综合变化率，综合计算得到当前预警等级；采用多模态数据融合技术与分级预警机制，实现对电池潜在故障的提前预判和有效应对，保障了电动车的使用安全。

本发明授权一种基于监测危险气味的电动车电池监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于监测危险气味的电动车电池监控方法，应用于基于监测危险气味的电动车电池监控系统，其特征在于，所述方法包括： 数据处理平台分别配置预设电池的安全气味浓度对应的气味浓度阈值，以及安全温度对应的温度阈值； 获取历史电池数据，基于所述历史电池数据、气味浓度阈值和温度阈值进行划分预设预警等级，其中，所述历史电池数据包括历史气味数据和历史温度数据； 基于气味芯片和温度传感器实时获取电池的当前气味数据和当前温度数据，并对所述当前气味数据和当前温度数据标定时间戳； 对所述当前气味数据和当前温度数据进行预处理，设定预处理后的所述当前气味数据与所述气味浓度阈值为第一对比结果，设定预处理后的当前温度数据分别与所述温度阈值为第二对比结果，当所述第一对比结果和所述第二对比结果任一超过对应阈值时，应急管理系统启动应急安全管理程序； 所述应急安全管理程序将所述当前气味数据和当前温度数据进行多模态数据融合获得综合指标，并基于所述当前气味数据和当前温度数据对应的时间戳获得所述综合指标的综合变化率，结合所述预设预警等级、综合指标以及综合变化率计算得到当前预警等级； 所述获取历史电池数据，基于所述历史电池数据、气味浓度阈值和温度阈值进行划分预设预警等级的步骤，包括： 获取历史电池数据，并对所述历史电池数据进行清洗处理； 将所述历史电池数据与预设电池状态进行标注得到分类数据集； 计算所述历史电池数据的每个特征在所述分类数据集中的条件概率，构建决策模型； 基于所述决策模型，对所述历史电池数据进行聚类划分为若干簇，计算每个所述历史电池数据的数据点与若干所述簇的距离，并根据最小距离重新分配所述历史电池数据的数据点，其中，不同的簇为不同的预设预警等级； 调整所述簇的中心位置，根据聚类结果，将每个所述历史电池数据的数据点映射到对应的所述预设预警等级； 所述对所述当前气味数据和温度数据标定时间戳的步骤，包括： 对所述当前气味数据和当前温度数据按照预设的时间间隔进行分段，形成多个数据窗口； 在每个所述数据窗口的起始时间和结束时间分别标定时间戳，记录所述数据窗口内的气味数据和温度数据的采集时间； 将每个所述数据窗口内的所述气味数据和温度数据与对应的所述时间戳进行存储； 所述应急安全管理程序将所述当前气味数据和当前温度数据进行多模态数据融合获得综合指标，并基于所述当前气味数据和当前温度数据对应的时间戳获得所述综合指标的综合变化率，结合所述预设预警等级、综合指标以及综合变化率计算得到当前预警等级的步骤，包括： 根据所述历史气味数据和历史温度数据的贡献度，分别预设所述当前气味数据和当前温度数据的权重，其中，所述当前气味数据的权重大于所述当前温度数据的权重； 基于所述当前气味数据的权重和所述当前温度数据的权重，对所述当前气味数据和当前温度数据进行加权融合计算得到综合指标； 调用所述当前气味数据和当前温度数据的时间戳和前一时刻的气味数据和温度数据的时间戳，计算两个所述时间戳之间的时间差所对应综合指标的综合变化率； 将所述综合指标映射至所述预设预警等级，并结合所述综合变化率与所述预设预警等级之间的预设转换系数，计算生成所述当前预警等级； 所述基于监测危险气味的电动车电池监控系统包括： 气味监控系统和温度监控系统，所述气味监控系统包括气味芯片和多级浓度预警模组，所述温度监控系统包括温度传感器和多级温度预警模组，其中，所述气味芯片用于监测识别气味特征； 数据处理平台，所述数据处理平台分别与所述气味芯片和所述温度传感器通信连接，所述数据处理平台存储有根据电池的安全气味浓度以及安全温度设定的预设阈值； 应急管理系统，所述应急管理系统与所述数据处理平台、多级浓度预警模组和多级温度预警模组分别连接； 其中，当所述数据处理平台读取并比对所述气味芯片和或所述温度传感器的数据超过所述预设阈值时，所述数据处理平台将比较结果反馈至所述应急管理系统，所述应急管理系统根据所述比较结果分别对应控制所述多级浓度预警模组和或多级温度预警模组进行分级响应； 所述数据处理平台包括读取模块、比对模块、效果判断模块和通知模块，所述气味芯片和所述温度传感器分别与所述读取模块通信连接，所述比对模块与所述读取模块和所述应急管理系统连接，所述通知模块通信连接至终端设备； 所述应急管理系统包括边缘控制模块、预警提示模块、断电模块和保护装置电源模块，所述边缘控制模块、预警提示模块、断电模块和保护装置电源模块分别与所述数据处理平台连接，所述预警提示模块与所述多级浓度预警模组和所述多级温度预警模组连接； 所述多级浓度预警模组和所述多级温度预警模组连接有预警装置，所述预警装置包括蜂鸣器和警报灯，所述蜂鸣器和所述警报灯均与所述多级浓度预警模组和所述多级温度预警模组连接； 所述多级浓度预警模组包括低级浓度预警模块、中级浓度预警模块和高级浓度预警模块，所述多级温度预警模组包括低级温度预警模块、中级温度预警模块和高级温度预警模块； 其中，当所述低级浓度预警模块和或所述低级温度预警模块响应时，所述通知模块、蜂鸣器和警报灯工作，当所述中级浓度预警模块和或所述中级温度预警模块响应时，所述通知模块、断电模块、蜂鸣器和警报灯工作，当所述高级浓度预警模块和或所述高级温度预警模块响应时，所述通知模块、断电模块、保护装置电源模块、蜂鸣器和警报灯工作； 当所述综合变化率为正时，将当前预警等级增加一级，当所述综合变化率平缓时，采用综合指标映射至预设预警等级得到的预警等级，当所述综合变化率为负时，则降低当前预警等级。

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