本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

研究了中心控制和优化软件。结合用户的需求和比较现有软件，开发了灯组定义、相位定义、相位序列定义、相位配时模块。信号机直接以以太网连网，通讯模块负责接收信号机的各项参数，并发送指定的相应数据。进行了配时优化研究。在优化时采用固定周期的方法，相位的绿信比作为优化变量进行优化。

技术亮点 ❖ 4~20mA/0-5V输出； ❖ 宽电压输入9~36V； ❖ 高抗振性能>3500g； ❖ 工作寿命长达10年 产品介绍 LTS6系列电流输出型倾角传感器是瑞惯科技自主研发的高性价比全姿态角度测量产品，基于创新抗干扰平台打造，搭载新一代MEMS传感技术，具备宽温域适应性与优异抗振性能，工作稳定性卓越，设计使用寿命可达10年。 该产品采用无接触式测量原理，通过高精度电容式MEMS单元检测重力分量变化，实时解算倾斜角度。安装方式灵活便捷，直接固定于被测物体表面即可，无需额外机械转轴结构，支持多场景安装适配，可广泛应用于工程机械、农业装备及工业自动化等领域，为客户提供可靠的倾角测量解决方案。   应用范围 该系列产品凭借其高精度惯性测量能力，在工业级应用领域具有成熟解决方案： ❖ 农业机械设备     ❖ 工程起重设备     ❖ 高空作业平台       ❖ 高空作业吊篮❖ 木工加工机械     ❖ 建筑塔式起重机   ❖ 医疗器械设备调平   ❖ 电动车辆控制系统