一种平板电脑的使用时间警示系统及方法与流程

本发明属于电子设备领域，更具体地说，尤其涉及一种平板电脑的使用时间警示系统。同时，本发明还涉及一种平板电脑的使用时间警示方法。

背景技术：

1、平板电脑是一种小型、方便携带的个人电脑，以触摸屏作为基本的输入设备，目前被广泛应用于日常的工作与学习中；

2、现有技术，大多是通过检测和计算平板电脑电池的剩余电量来对用户进行提醒，但是随着平板电脑使用时间的不同，平板电脑各元件老化后耗电状态高于正常状态耗电量，在不同老化程度时各电元件工作需求电量以及电池剩余电量的状态也是不同的，因此，我们提出一种平板电脑的使用时间警示系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种平板电脑的使用时间警示系统及方法，通过计算平板电脑各元件在实际使用过程中，由于元件老化或者过载会导致实际寿命低于理论使用寿命值，即平板电脑各元件老化，老化后的平板电脑各元件耗电状态高于正常状态耗电量，因此，将平板电脑各元件实时运行状态下的使用寿命带入等效电路模型能进一步精准计算出实际的电池剩余电量的状态。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种平板电脑的使用时间警示系统，包括：

4、数据采集收集单元，所述数据采集收集单元用于采集平板电脑实时运行信息，同时，所述数据采集收集单元还用于接收平板电脑各元件的理论使用状态信息以及理论使用寿命数据；

5、建模计算单元，根据平板电脑各元件的理论使用寿命数据建立三维模型，同时，将平板电脑实时运行信息带入三维模型，根据理论使用状态与平板电脑各元件负载状态的比值，计算出在平板电脑实时运行状态下各元件的实际使用寿命，计算式为：；

6、电池估算模块，所述电池估算模块采用等效电路模型计算电池剩余电量的状态，在计算所述电池剩余电量的状态时，将平板电脑各元件实时运行状态下的使用寿命带入等效电路模型，具体计算式如下：；

7、使用时间警示模块，所述使用时间警示模块用于实时显示剩余电量状态，并且该使用时间警示模块设定提示阈值，当剩余电量不足10%或者电量根据soc的估算模块算出的电量不足以支撑平板电脑5分钟当前运行状态时，进行警示。

8、优选的，所述电池估算模块包括电池剩余电量的状态估算，计算式如下为：式中，soc为电池剩余电量状态，qc指的是某时刻电池的剩余可用电量，qn指的是电池的额定容量。

9、优选的，所述电池估算模块还包括电池健康状态估算，以电池的当前实际容量与额定容量的比值来定义电池健康状态估算，计算式如下为：式中，soh指的是电池的健康状态，qaged为电池当前可用的最大电量，qnew为未使用时的最大电量。

10、优选的，所述建模计算单元计算平板电脑实时运行状态下各元件的实际使用寿命，检测平板电脑实时运行状态下各元件中氧空位的移动速度与量，采用阿伦尼乌斯方程的高负载模型进行计算，计算式如下：式中，al为高负载系数，ln为标准时的寿命，la为高负载时的寿命，vn为标准时工作电压，n为电压高负载常数，tn为标准时工作温度，ta为高负载时工作温度，θ为温度高负载常数，va为高负载时工作电压；

11、通过上述计算式，将模型在不同温度以及电压进行模拟实验，预估电脑实时各元件在平板电脑实时运行状态下环境下的使用寿命。

12、优选的，所述电池估算模块采用深度学习估算电池健康状态，所述深度学习需要定义卷积神经网络的架构，选择层的类型、选择层数和调整超参数，卷积神经网络的架构包括：

13、图像输入层，将电压、放电容量、温度数据视为输入图像的三个颜色通道，并将测量值归一化为范围 [0，1]；

14、卷积层，通过反复试验选择的这种层数在保持合理训练时间的同时提供了最佳结果；

15、批量归一化层，卷积层后跟一个批量归一化层，加快了网络的训练速度并降低了对网络初始化的敏感性；

16、relu层，批量归一化层后跟一个非线性激活函数，该函数对输入的每个元素执行阈值操作。

17、优选的，所述卷积神经网络的架构还包括：

18、池化层，用于减少特征图的大小并删除了冗余信息，从而减少了后续层中要学习的参数数量；

19、全连接层，该层将所有学习到的特征组合到回归层的单个输入中；

20、回归层，该层为卷积神经网络的架构最终输出层。

21、优选的，所述使用时间警示模块的具体提醒方法为：

22、预设用于判断平板电脑电池端电流的电流阈值；

23、检测平板电脑电池端电流，并将电流与预设电流阈值进步比较；

24、当电流大于预设电流阈值时，检测平板电脑的使用时间；

25、根据平板电脑的使用时间对用户进行提醒。

26、一种平板电脑的使用时间警示方法，包括如下步骤：

27、s1、采集平板电脑实时运行信息，同时，所述数据采集收集单元还用于接收平板电脑各元件的理论使用状态信息以及理论使用寿命数据；

28、s2、计算出在平板电脑实时运行状态下各元件的实际使用寿命，从而确定平板电脑各元件的老化程度；

29、s3、将平板电脑各元件实时运行状态下的使用寿命带入等效电路模型，计算出电池剩余电量的状态；

30、s4、根据电池剩余电量的状态进行判定，当剩余电量不足10%或者电量根据soc的估算模块算出的电量不足以支撑平板电脑5分钟当前运行状态时，进行警示。

31、优选的，所述进行警示通过提示音、震动中的一种或组合方式对用户进行提醒。

32、本发明的技术效果和优点：本发明提供的一种平板电脑的使用时间警示系统，与现有技术相比，本发明通过计算平板电脑各元件在实际使用过程中，由于元件老化或者过载会导致实际寿命低于理论使用寿命值，即平板电脑各元件老化程度，老化后的平板电脑各元件耗电状态高于正常状态耗电量，将平板电脑各元件实时运行状态下的使用寿命带入等效电路模型能进一步精准计算出实际的电池剩余电量的状态，从而精确的进行使用时间警示；

33、其次，本系统采用等效电路模型利用电感、电阻、电容、电压源、电流源等电器元件，通过不同的组合方式来描述锂离子电池充放电特性，将电器元件数值化表达，并结合参数辨识算法，仿真锂离子电池的充放电特性，实现锂离子电池相关状态的诊断和估计，精度高，进一步提高了使用时间警示的精确性。

技术特征：

1.一种平板电脑的使用时间警示系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种平板电脑的使用时间警示系统，其特征在于，所述电池估算模块包括电池剩余电量的状态估算，计算式如下为：式中，soc为电池剩余电量状态，qc指的是某时刻电池的剩余可用电量，qn指的是电池的额定容量。

3.根据权利要求2所述的一种平板电脑的使用时间警示系统，其特征在于，所述电池估算模块还包括电池健康状态估算，以电池的当前实际容量与额定容量的比值来定义电池健康状态估算，计算式如下为：式中，soh指的是电池的健康状态，qaged为电池当前可用的最大电量，qnew为未使用时的最大电量。

4.根据权利要求1所述的一种平板电脑的使用时间警示系统，其特征在于，所述建模计算单元计算平板电脑实时运行状态下各元件的实际使用寿命，检测平板电脑实时运行状态下各元件中氧空位的移动速度与量，采用阿伦尼乌斯方程的高负载模型进行计算，计算式如下：式中，al为高负载系数，ln为标准时的寿命，la为高负载时的寿命，vn为标准时工作电压，n为电压高负载常数，tn为标准时工作温度，ta为高负载时工作温度，θ为温度高负载常数，va为高负载时工作电压；

5.根据权利要求3所述的一种平板电脑的使用时间警示系统，其特征在于，所述电池估算模块采用深度学习估算电池健康状态，所述深度学习需要定义卷积神经网络的架构，选择层的类型、选择层数和调整超参数，卷积神经网络的架构包括：

6.根据权利要求5所述的一种平板电脑的使用时间警示系统，其特征在于，所述卷积神经网络的架构还包括：

7.根据权利要求1所述的一种平板电脑的使用时间警示系统，其特征在于，所述使用时间警示模块的具体提醒方法为：

8.一种平板电脑的使用时间警示方法，其特征在于，包括如下步骤：

9.根据权利要求8所述的一种平板电脑的使用时间警示方法，其特征在于：所述进行警示通过提示音、震动中的一种或组合方式对用户进行提醒。

技术总结
本发明公开了一种平板电脑的使用时间警示系统及方法，系统包括数据采集收集单元，数据采集收集单元用于采集平板电脑实时运行信息；电池估算模块，电池估算模块采用等效电路模型计算电池剩余电量的状态；使用时间警示模块，使用时间警示模块用于实时显示剩余电量状态，并且该使用时间警示模块设定提示阈值。本发明通过计算平板电脑各元件在实际使用过程中，由于元件老化或者过载会导致实际寿命低于理论使用寿命值，即平板电脑各元件老化程度，老化后的平板电脑各元件耗电状态高于正常状态耗电量，将平板电脑各元件实时运行状态下的使用寿命带入等效电路模型能进一步精准计算出实际的电池剩余电量的状态，从而精确的进行使用时间警示。

技术研发人员：池楚彬,李启湖
受保护的技术使用者：深圳市佩城科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8