Lithium{0}}iontové baterie často ve svých počátečních fázích vydávají abnormální zvuky na určitých frekvencích, jako je rozklad elektrolytu nebo prasknutí separátoru. Technologie detekce zvuku dokáže zachytit tyto charakteristické signály a poskytnout včasné varování. Avšak okolní hluk v průmyslovém prostředí, jako jsou mechanické vibrace, ventilační zařízení a činnost personálu, snadno vede k falešným poplachům nebo zmeškaným poplachům, což se stává klíčovou výzvou bránící implementaci technologie.
Přesná extrakce vlastností frekvenční domény: Pomocí krátké{0}}časové Fourierovy transformace (STFT) nebo vlnkové analýzy je zvukový signál rozložen do frekvenční oblasti. Jsou vybrána charakteristická frekvenční pásma související s tepelným únikem baterie (např. 2-10 kHz), zatímco nízkofrekvenční mechanický šum (<1kHz) and high-frequency environmental interference (>15 kHz) jsou odfiltrovány, čímž se zlepší poměr signálu -k-šumu.
Dynamické přizpůsobení adaptivního prahu: V kombinaci s monitorováním okolního hluku v reálném čase{{0} se k dynamické úpravě prahu alarmu používá algoritmus posuvného okna. Prahová hodnota se zvyšuje během špiček hluku (např. při spouštění zařízení) a snižuje během období nízkého-hluku, vyrovnává citlivost a četnost falešných poplachů.
Dynamické přizpůsobení adaptivního prahu: V kombinaci s monitorováním okolního hluku v reálném čase{{0} se k dynamické úpravě prahu alarmu používá algoritmus posuvného okna. Prahová hodnota se zvyšuje během špiček hluku (např. při spouštění zařízení) a snižuje během období nízkého-hluku, vyrovnává citlivost a četnost falešných poplachů.
Sloučení dat z více{0}senzorů: Multi-modální detekční systém je zkonstruován kombinací teplotních a plynových senzorů. Když se zvukové signály objeví současně s vlastnostmi, jako je náhlý nárůst teploty a nadměrná koncentrace CO, spustí se alarm, čímž se sníží riziko chybného úsudku způsobeného rušením jediného hluku.