电池热安全的控制方法、存储介质、处理器及车辆

技术领域

本发明涉及电池热安全控制技术领域，具体而言，涉及一种电池热安全的控制方法、存储介质、处理器及车辆。

背景技术

当前，我国的经济水平快速提升，人民生活水平也有了很大程度的改善，消费水平也不断提升，汽车已作为生活必需品走进千家万户。随着人们环保意识的增强，以及新能源汽车领域的快速发展，人们对新能源汽车的关注度持续上升。新能源产品得以发展，是其能够降低环境污染、改善环境，达到节约能源的目的。新能源汽车作为新能源应用的重要载体，在未来具有广阔的发展前景。但当前由于我国的新能源汽车发展仍处于初级阶段，因此多项新能源研发技术尚未成熟，并且一些新能源汽车在应用过程中还容易出现一些故障。

不同触发方式下动力电池热失控特征的研究以及热失控发生后电池模组、电池PACK（打包模组）的主被动安全预警防护问题，已经成为动力电池热安全研究的重点。在目前的动力电池安全设计中，对电池热失控的预警方法，一般都集中在温度、电压变化速率的判断上，进而增加传感器、温度采样器等设备进行安全预防。

但上述方法从温度、电压变化维度判断容易受采样精度和采样失效影响，有误报风险；而增设传感器、温度采样器的措施，虽然可从多维度保证预警的准确性，但也增加了系统潜在功能失效风险。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种电池热安全的控制方法、存储介质、处理器及车辆，以至少解决现有的电池热安全管理方法不可靠的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电池热安全的控制方法，包括：获取测试声波信息，测试声波信息通过对电池包内的采集点位进行实际采集得到；构建声波测试模型，声波测试模型用于根据测试声波信息确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签，类别标签包括如下至少之一：热失控状态、非热失控状态；利用声波测试模型对测试声波信息进行判断，在确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签为热失控状态的情况下，生成目标控制指令；基于目标控制指令控制电池包的热安全装置执行预设的热安全措施。

可选地，构建声波测试模型包括：获取多组声波训练样本，声波训练样本通过对预设工况下的电池包进行实际采集得到；对各声波训练样本进行特征提取，得到与各声波训练样本一一对应的多个声谱图，特征提取至少包括MFCC特征提取；基于多个声谱图生成训练样本集；基于目标算法建立初始声音识别模型，目标算法至少包括SVM算法；利用训练样本集对初始声音识别模型进行训练，得到声波测试模型。

可选地，基于多个声谱图生成训练样本集，包括：基于多个声谱图确定与多个声谱图一一对应的多个声波特征量，声波特征量包括声谱图的至少一个图像纹理特征；建立各声波特征量与类别标签的映射关系，得到训练样本集。

可选地，基于多个声谱图确定与多个声谱图一一对应的多个声波特征量，包括：对各声谱图分别进行灰度共生矩阵特征提取，得到与各声谱图一一对应的多个声波特征量。

可选地，利用训练样本集对初始声音识别模型进行训练，得到声波测试模型，包括：利用训练样本集对初始声音识别模型进行训练，得到训练后的符合预设精度要求的待优化声音识别模型；对待优化声音识别模型进行超参数优化，得到声波测试模型，超参数优化至少包括贝叶斯优化。

可选地，获取测试声波信息，包括：利用电容式微机械超声换能器对采集点位进行声音信号采集，得到测试声波信息，采集点位包括如下至少之一：安全阀位置、电插接件位置、电池芯体位置、电池壳体位置。

可选地，基于目标控制指令控制电池包的热安全装置执行预设的热安全措施，包括：基于目标控制指令控制电池包的热安全装置执行物理除热、化学除热、发出预警信号中的至少一种。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述的方法。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序被设置为运行时执行上述的方法。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种车辆，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的方法。

在本发明实施例中，采用构建声波测试模型的方式，通过声波测试模型对测试声波信息进行判断，在确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签为热失控状态的情况下，生成目标控制指令，达到了根据电池内采集点位的声波信号对电池安全状态进行检测和防护的目的，从而实现了避免现有技术仅通过温度、电压等维度检测电池状态所具有采样精度低和采样易失效等缺陷的技术效果，进而解决了现有的电池热安全管理方法不可靠的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明其中一可选实施例的电池热安全的控制方法的计算机终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明其中一可选实施例的电池热安全的控制方法的流程图；

图3是根据本发明其中一可选实施例的对测试声波信息进行预处理得到的信号时域图；

图4是根据本发明其中一可选实施例的对测试声波信息进行预处理得到的信号频域图；

图5是根据本发明其中一可选实施例的声谱图的形成流程图；

图6是根据本发明其中一可选实施例的电池热安全的控制方法的流程图；

图7是根据本发明其中一可选实施例的电池热安全的控制方法的流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

新能源汽车是指使用非传统燃料或能源的汽车，以减少对传统石油燃料的依赖，并减少对环境造成的污染。新能源汽车主要有电动汽车、混合动力汽车和燃料电池汽车。

电动汽车（Electric Vehicle，EV）是使用电池作为主要能源，通过电动机驱动车辆运动的汽车。它不产生尾气排放，零排放的特性使其成为环保的交通工具。电动汽车的电池容量和充电时间是用户关注的重点。

混合动力汽车（Hybrid Vehicle，HEV）是同时采用传统燃油发动机和电动机作为动力来源的汽车。混合动力汽车可以根据驾驶条件自动切换使用燃油发动机或电动机，既能减少燃料消耗，又能提高动力性能。

燃料电池汽车（Fuel Cell Vehicle，FCV）是利用氢气和氧气通过化学反应产生电能，驱动电动机运动的汽车。燃料电池汽车只产生水蒸气，零排放，且续航里程较长。然而，目前燃料电池汽车的氢气供应和氢气储存等问题还有待解决。

新能源汽车的发展受到政府的政策支持和技术进步的推动。政府鼓励购买新能源汽车的措施包括减税、补贴和免费停车等。同时，新能源汽车的技术不断进步，电池容量提高、充电设施建设和燃料电池技术的突破都有助于新能源汽车的发展。

尽管新能源汽车的成本较高，充电设施建设和氢气供应等基础设施还不完善，但随着环保意识的增强和技术的进步，新能源汽车已成为未来可持续发展的重要选择，为减少能源消耗和环境污染做出了贡献。

但是，现有的新能源汽车的普及还被其安全性所限制，新能源汽车相比于燃油车，发生事故时容易自燃，安全风险较高，这是由于动力电池易热失控所引起的。锂离子电池是一种高能量密度、长寿命、轻量化的电池技术，被广泛应用于电动汽车、混合动力汽车和纯电动汽车等新能源车辆中。它由正极、负极、电解质和隔膜等组成。

正极材料通常采用锂钴酸锂、锰酸锂或磷酸铁锂等，负极材料则使用石墨。电解质主要由有机溶液或聚合物电解质构成，用于离子传导。隔膜则用于隔离正负极，防止短路。

动力电池的工作原理是在充放电过程中，锂离子在正负极之间来回迁移，从而产生电流。充电时，电流通过外部电源将锂离子从正极移动到负极，储存电能；放电时，锂离子从负极返回正极，释放电能驱动车辆运行。

动力电池通常由多个单体打包为模组进行使用，而任何一个单体发生热失控也可能引发其他单体的安全风险，因此，如何更精确和稳定的对动力电池的各处进行状态检测和安全预警，成为了亟需解决的技术难题。

现有技术中，利用电压和电流对动力电池的状态进行检测和预警是一种常见的方法。以下是几种常见的技术。

1、电池电压检测：通过测量电池的电压来确定电池的充放电状态。一般来说，电池的电压越高，说明电池的充电状态越高；电池的电压越低，说明电池的充电状态越低。通过监测电池电压的变化，可以判断电池是否需要充电或更换。

2、电池电流检测：通过测量电池的电流来确定电池的充放电状态。电池的电流方向和大小可以表明电池的充电或放电状态。通过监测电池电流的变化，可以判断电池是否正常工作或存在异常。

3、电池内阻检测：电池的内阻可以反映电池的健康状况。通过测量电池的内阻，可以判断电池的老化程度和电池的容量衰减情况。一般来说，电池的内阻越大，说明电池的健康状况越差。

4、温度检测：动力电池在工作时会产生热量，过高的温度会影响电池的性能和寿命。通过监测电池的温度，可以预警电池是否过热，及时采取措施降低温度，保证电池的安全运行。

以上是几种常见的利用电压和电流对动力电池的状态进行检测和预警的技术。不同的技术可以结合使用，以提高检测的准确性和可靠性。但是，均存在着受到采样精度的影响的缺陷，同时在车辆发生事故时，其电信号数据往往采集不准确且信号传输受限，导致工作稳定性不佳。

根据本发明其中一实施例，提供了一种电池热安全的控制方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

该方法实施例可以在车辆中包含存储器和处理器的电子装置或者类似的运算装置中执行。以运行在车辆的电子装置上为例，如图1所示，车辆的电子装置可以包括一个或多个处理器102（处理器可以包括但不限于中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、数字信号处理（DSP）芯片、微处理器（MCU）、可编程逻辑器件（FPGA）、神经网络处理器（NPU）、张量处理器（TPU）、人工智能（AI）类型处理器等的处理装置）和用于存储数据的存储器104。可选地，上述汽车的电子装置还可以包括用于通信功能的传输设备106、输入输出设备108以及显示设备110。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述车辆的电子装置的结构造成限定。例如，车辆的电子装置还可包括比上述结构描述更多或者更少的组件，或者具有与上述结构描述不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的电池热安全的控制方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的电池热安全的控制方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示设备110可以例如触摸屏式的液晶显示器（LCD）和触摸显示器（也被称为“触摸屏”或“触摸显示屏”）。该液晶显示器可使得用户能够与移动终端的用户界面进行交互。在一些实施例中，上述移动终端具有图形用户界面（GUI），用户可以通过触摸触敏表面上的手指接触和/或手势来与GUI进行人机交互，此处的人机交互功能可选的包括如下交互：创建网页、绘图、文字处理、制作电子文档、游戏、视频会议、即时通信、收发电子邮件、通话界面、播放数字视频、播放数字音乐和/或网络浏览等、用于执行上述人机交互功能的可执行指令被配置/存储在一个或多个处理器可执行的计算机程序产品或可读存储介质中。

本实施例中提供了一种运行于上述车辆的电子装置的电池热安全的控制方法，图2是根据本发明其中一实施例的电池热安全的控制方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S31，获取测试声波信息，测试声波信息通过对电池包内的采集点位进行实际采集得到；

获取测试声波信息通过微型震动传感器进行采集。震动传感器，即具有特殊薄膜的电容型压力传感器，电容随声压而变化。

步骤S32，构建声波测试模型，声波测试模型用于根据测试声波信息确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签，类别标签包括如下至少之一：热失控状态、非热失控状态；

步骤S33，利用声波测试模型对测试声波信息进行判断，在确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签为热失控状态的情况下，生成目标控制指令；声波测试模型实际上起到声波识别的作用，其用于对电池包内各处的点位进行测试。当识别到某一点位的类别标签为热失控状态，就会生成对该点位进行安全处理的指令。指令还包括发出预警信息，具体指的是蜂鸣报警、光电信息显示。把待测声音输入建立的识别模型中，声波测试模型通过特征比较，完成识别分类。

步骤S34，基于目标控制指令控制电池包的热安全装置执行预设的热安全措施。

通过上述步骤，采用构建声波测试模型的方式，通过声波测试模型对测试声波信息进行判断，在确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签为热失控状态的情况下，生成目标控制指令，达到了根据电池内采集点位的声波信号对电池安全状态进行检测和防护的目的，从而实现了避免现有技术仅通过温度、电压等维度检测电池状态所具有采样精度低和采样易失效等缺陷的技术效果，进而解决了现有的电池热安全管理方法不可靠的技术问题。通过上述步骤，能够对不同工况下出现的锂电池热失控安全问题进行判定识别，能有效降低误判率，节约锂电池热失控的监控成本。

可选地，构建声波测试模型包括：

获取多组声波训练样本，声波训练样本通过对预设工况下的电池包进行实际采集得到；

预设工况可以为多组。多组声波训练样本与多个预设工况一一对应。获取多组声波训练样本通过电容式微机械超声换能器（Capacitive Micromachined UltrasonicTransducer,CMUT）进行获取。

对各声波训练样本进行特征提取，得到与各声波训练样本一一对应的多个声谱图，特征提取至少包括MFCC特征提取；

也即是说，通过多个声波训练样本进行特征提取出多个声谱图。将采集到的声音提取转换成由MFCC（梅尔频率倒谱系数，Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）构成的声谱图。梅尔频率倒谱的频带划分是在梅尔刻度上等距划分的，它比用于正常的对数倒频谱中的线性间隔的频带更能近似人类的听觉系统。这样的非线性表示，可以在多个领域中使声音信号有更好的表示。

基于多个声谱图生成训练样本集；基于目标算法建立初始声音识别模型，目标算法至少包括SVM算法；初始声音识别模型用于判断输入的某一声音信号是否与预设的标签类别对应。

SVM是有几十年发展历程，并得到一系列改进和扩展的成熟算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到广泛应用，其具有准确性好、过程稳定等优点。

利用训练样本集对初始声音识别模型进行训练，得到声波测试模型。声波测试模型为训练后的初始声音识别模模型。

可选地，在对各声波训练样本进行特征提取之前，还包括对声波训练样本的预处理步骤。步骤包括：首先对声音信号做预加重处理，目的是为了减少声音样本中一些尖锐噪声对模型建立的影响；接着对预加重后的声音样本进行分帧与加窗，将声音信号分成一个个很小的时间段，即帧。

图3是对测试声波信息进行预处理得到的信号时域图；图4是对测试声波信息进行预处理得到的信号频域图。图3和图4均是应用Matlab对声音信号进行预处理所得到的信号波图形，其显示了声谱图制作工作原理。其预处理步骤包括归一化、分帧和建立类别标签。

图5是声谱图的形成流程图。其中，方法包括：步骤1、采集声波；步骤2、预处理；步骤3、MFCC特征值提取；步骤4、MFCC声谱图生成。所得到的MFCC声谱图是一种用来显示声音频谱的图形表示方法。它将声音信号的频谱信息在时间轴上进行可视化，通过显示不同频率成分的强度和时间的关系，可以直观地观察声音的频谱特征和变化。声谱图通常是一个二维图像，横轴表示时间，纵轴表示频率，图像的颜色或亮度表示相应频率的强度或能量。常见的声谱图可以分为线性频谱图和对数频谱图两种形式。

获取声波训练样本和获取测试声波信息均是通过电容式微机械超声换能器进行采集的。电容式微机械超声换能器（Capacitive Micromachined Ultrasonic Transducer,CMUT）是利用MEMS微机械加工技术制造的一种新型电容式超声换能器，制造精度能够达到微米量级，减小了器件结构的制作误差，从而提高了阵列器件的一致性。CMUT结构简单类似于平行板电容器，通过检测电容变化来获取声音信号，实现小尺寸器件的超声成像，提高了成像分辨率。通过采用微型震动传感器，即具有特殊薄膜的电容型压力传感器，电容随声压而变化，通过信号转换器，对训练声音样本进行预处理。获取测试声波信息也可以理解为采用电容式微机械超声换能器对动力电池内部的声音信号进行监测。

可选地，基于多个声谱图生成训练样本集，包括：基于多个声谱图确定与多个声谱图一一对应的多个声波特征量，声波特征量包括声谱图的至少一个图像纹理特征；建立各声波特征量与类别标签的映射关系，得到训练样本集。

也即是说，提取得到了不同声音的MFCC声谱图，然后分析不同声音的声谱图的声波特征量（用于对应表征不同声音的特征参数）：包括但不限于能量、熵、对比度、相关性的均值和标准差，以及后续通过提取得到的MFCC声谱图的灰度共生矩阵特征参数构成的特征量，进行对声音信号的有效表征（也即建立声波特征量）。综上，建立识别模型。以采集的声音作为素材，提取声音的MFCC声谱图，通过灰度共生矩阵，计算得到声谱图的图像纹理特征，输入SVM（支持向量机，Support Vector Machine,SVM）中构建声音识别模型。

得到训练样本集。也即利用声谱图的特征参数（声波特征量）构筑成声纹数据库。工程人员可以对故障声纹进行筛选标定，设置故障阈值，建立识别模型。

声波特征量包括如下至少之一：能量、熵、对比度、相关性。

可选地，基于多个声谱图确定与多个声谱图一一对应的多个声波特征量，包括：对各声谱图分别进行灰度共生矩阵特征提取，得到与各声谱图一一对应的多个声波特征量。

也即是说，利用灰度共生矩阵特征提取在声谱图信息中寻找到各个声音信号的实际有效表征量，并能够利用该有效表征量进行后续识别模型的建立和训练。

可选地，利用训练样本集对初始声音识别模型进行训练，得到声波测试模型，包括：利用训练样本集对初始声音识别模型进行训练，得到训练后的符合预设精度要求的待优化声音识别模型；对待优化声音识别模型进行超参数优化，得到声波测试模型，超参数优化至少包括贝叶斯优化。

也即是说，利用SVM算法首先构建初始声音识别模型，然后对其进行训练，训练之后，再通过超参数优化提高其识别和测试精度。通过这种算法可以有效提高识别率，其整体识别性能高于其他算法，具有不断更新先验性、调参迭代次数少和速度快等优点。

将上述表征信号（声波特征量）形成对标识别模型数据库，将上述声谱图和SVM表征信号形成对标识别模型数据库，并对故障声纹进行筛选标定，设置故障阈值，建立识别模型（初始声音识别模型）。把待测声音输入建立的识别模型（初始声音识别模型）中，完成识别分类。通过这种算法可以有效提高识别率，其整体识别性能高于其他算法；其通过贝叶斯参数优化后的SVM识别模型其识别率能进一步提高，能够满足动力电池热安全预警感知和报警需求。贝叶斯调参采用高斯过程，具有不断更新先验性、调参迭代次数少和速度快等优点。

图7是根据本发明其中一可选实施例的贝叶斯参数优化的识别示意图。通过贝叶斯优化SVM中两个重要超参数：正则化系数和gamma核参数，确定合适的超参数来训练SVM分类器，得到更好的识别模型。

采用本申请的技术方案，提供了一种电池热安全的控制方法。具体的，提供了一种应用声谱图和SVM的电池热安全预警保护方法。图6是基于声谱图和SVM算法模型的故障声音识别方法的流程示意图。通过采用微型震动传感器，即具有特殊薄膜的电容型压力传感器，电容随声压而变化，通过信号转换器，将采集到的声音提取转换成由MFCC（梅尔频率倒谱系数，Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）构成的声谱图。提取不同声音的MFCC声谱图，分析不同声音的声谱图的特征参数：包括但不限于能量、熵、对比度、相关性的均值和标准差，进而通过提取MFCC声谱图的灰度共生矩阵特征参数构成的特征量，进行对声音信号的有效表征。将上述表征信号形成对标识别模型数据库，把待测声音输入建立的识别模型中，完成识别分类。通过这种算法可以有效提高识别率，其整体识别性能高于其他算法；如果通过贝叶斯参数优化后的SVM识别模型其识别率能进一步提高，能够满足动力电池热安全预警感知和报警需求。

可选地，获取测试声波信息，包括：利用电容式微机械超声换能器对采集点位进行声音信号采集，得到测试声波信息，采集点位包括如下至少之一：安全阀位置、电插接件位置、电池芯体位置、电池壳体位置。

可选地，基于目标控制指令控制电池包的热安全装置执行预设的热安全措施，包括：基于目标控制指令控制电池包的热安全装置执行物理除热、化学除热、发出预警信号中的至少一种。采用物理吸氧和化学除氧联用方式，阻燃除氧效果更彻底。

也即是说，当触发动力电池安全报警后，开启对应动力电池安全保护装置，装置内的安全保护材料（七氟丙烷、六氟丙烷与五氟乙烷阻燃剂，以及除氧剂如亚硫酸钠、联氨、二甲基酮肟、丙酮肟，抗坏血酸、抗坏血酸钠、二硫四氧酸钠和氢氧化亚铁等）进行下一步安全保护工作，以防止热扩散。

采用物理吸氧和化学除氧联用方式，阻燃除氧效果更彻底。当触发动力电池安全报警后，开启对应动力电池安全保护装置，装置内的安全保护材料（七氟丙烷、六氟丙烷与五氟乙烷阻燃剂，以及除氧剂如亚硫酸钠、联氨、二甲基酮肟、丙酮肟，抗坏血酸、抗坏血酸钠、二硫四氧酸钠和氢氧化亚铁等）进行下一步安全保护工作，具体计量比例可以根据设计需要灵活调整设计。

七氟丙烷、六氟丙烷与五氟乙烷阻燃剂具有良好的清洁性，它们在大气中完全汽化不留残渣、良好的气相电绝缘性，适用于以全淹没阻燃方式扑救电气火灾，保护动力电池箱体内电气设备。除氧剂如亚硫酸钠、联氨、二甲基酮肟、丙酮肟，抗坏血酸、抗坏血酸钠、二硫四氧酸钠和氢氧化亚铁等能长期有效彻底的吸除残余氧，进一步保护动力电池电芯。

采用本申请的技术方案，还提供了一种热安全预警保护装置，能够在预警信号后，实现物理吸氧和化学除氧联用方式启动。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

步骤S1，构建声波测试模型，声波测试模型用于根据测试声波信息确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签，类别标签包括如下至少之一：热失控状态、非热失控状态；

步骤S2，构建声波测试模型，声波测试模型用于根据测试声波信息确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签，类别标签包括如下至少之一：热失控状态、非热失控状态；

步骤S3，利用声波测试模型对测试声波信息进行判断，在确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签为热失控状态的情况下，生成目标控制指令；

步骤S4，基于目标控制指令控制电池包的热安全装置执行预设的热安全措施。

本发明的实施例还提供了一种处理器，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

步骤S1，构建声波测试模型，声波测试模型用于根据测试声波信息确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签，类别标签包括如下至少之一：热失控状态、非热失控状态；

步骤S2，构建声波测试模型，声波测试模型用于根据测试声波信息确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签，类别标签包括如下至少之一：热失控状态、非热失控状态；

步骤S3，利用声波测试模型对测试声波信息进行判断，在确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签为热失控状态的情况下，生成目标控制指令；

步骤S4，基于目标控制指令控制电池包的热安全装置执行预设的热安全措施。

本发明的实施例还提供了一种车辆，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的方法。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

步骤S1，构建声波测试模型，声波测试模型用于根据测试声波信息确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签，类别标签包括如下至少之一：热失控状态、非热失控状态；

步骤S2，构建声波测试模型，声波测试模型用于根据测试声波信息确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签，类别标签包括如下至少之一：热失控状态、非热失控状态；

步骤S3，利用声波测试模型对测试声波信息进行判断，在确定与测试声波信息对应的采集点位的类别标签为热失控状态的情况下，生成目标控制指令；

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。