中年|一种基于本地计算的动力锂电池智能化管理方法( 二 )
当前模式的主要弊端同样也体现在两大部分 。 其一就是传输过程 。 我国是一个地域辽阔的国家 ， 我们无法保证汽车行驶在任何一条道路上都能有持续不间断的 ， 高强度的信号来完成这样高频度的信号传输 。
汽车本身是一个非常具有划时代意义的交通工具 ， 它的最大优势就在于它几乎能够无视地形地貌的特征 ， 能够载人前往任何一个特殊的地点 。 而这些地点大多数都是没有较为强烈的信号覆盖的 。 所以换一句话说 ， 这种现在已成熟的传输模式的弊端之一 ， 就是它无法确保信息在数据传输过程中的完整性和正确性 。
它需要依靠强大的社会基础网络 ， 以及强大的通信信道传输容量才能完成基本传输工作 。 另一个弊端就是把汽车本身仅仅当作一个信号或者是数据的传输以及接收装置 ， 这种系统并不具有本地处理数据的能力 。 它必须要将自己的全部数据从通信网络传输到后台再由后台返回结果之后 ， 才具有初步的对数据的理解和处理能力 。
这就造成了汽车就像一个没有脑子的人一样 ， 无法自己做出决策 。 也就是说 ， 没有强大通讯网络的支撑 。 汽车仅仅是一台简单的代步工具而已 ， 并不能做到最基本的电池安全的监测和监管工作 。 具体缺陷如下：
1、过于依赖基础建设网络的能力；
2、信号和数据的处理过于集中化；
3、汽车无法在没有联网的情况下对自身情况进行评价以及传输；
4、收集到的大量数据一般仅提供给一个监测方 ， 无法有选择地提供不同数据给不同监测方 。
3、基于本地处理的电池状态计算的模式的提出
3.1新模式的总体要求
综合以上 ， 我们可以感到现在迫切需要一个相对较为自主且开放的电池状态的计算模式的设想 ， 这个新系统至少要满足以下几个方面：
1、能够独立自主的处理车辆数据；
2、不能对算力提出过高的要求；
3、在满足自主能力的同时 ， 能够在适当的时候将数据全部传输给需要的一方；
4、能够在经过数据处理之后 ， 及时的提供给车辆使用者当前的健康状态信息 。
根据以上 ， 一个基于本地处理处理 ， 同时又兼容低算力要求和高可视化结果 ， 依靠传感器技术、DSP处理器以及神经网络的电池状态的计算模式被提出 。 其简化框图如下所示：
本文插图
图2 基于本地计算的动力锂电池监测框图
首先 ， 要满足“自主性”这一首要目标 ， 就必须在车辆上安装现有的处理器 。 但考虑到一个较为复杂的问题：如果安装常见的电脑或者手机CPU ， 就势必会出现CPU过热 ， 影响电池温度 ， 从而进一步对测量结果和电池性能造成影响 。
所以在这里采用了一种较为复杂小众 ， 但是对离散(数字)信号处理能力和处理效率极高的一种处理器：DSP处理器 。 数字信号处理器是车载主机内以逻辑电路对音视频数字信号进行再加工处理的专用元件 。 包括数字效果器、EQ、3D环绕等等 。
数字信号处理器是进行数字信号处理的专用芯片 ， 是伴随着微电子学、数字信号处理技术、计算机技术的发展而产生的新器件 。 由以上可以看出两点：
1、DSP处理器的确对于离散的数字信号有着极高的处理能力；
2、DSP处理器应用在车辆上已经拥有了先例 ， 虽然该先例与检测“发动机”情况无关 ， 但是它的性能以及微型化已经得到了实际认证 。
需要注意的是 ， DSP处理器的编程语言是较为原始的汇编语言 ， 虽然它不易读 ， 不易编 ， 但是这种底层语言会有极高的运行效率 。 在本地处理芯片选择完之后 ， 我们需要就另一个问题进行思考 ， 即采用公式法对数据进行计算 ， 还是采用较为新型的神经网络技术进行计算 。
在这里首先对公式法和神经网络法进行简要概述以明晰他们的区别：
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