外挂式电池充电热失控预警装置

创设人：王心煜 左启润 李凡奇  指导老师：张旭刚、许玄玄

1 项目背景

近年来，电动自行车因使用便捷、成本较低而被广泛应用，但由电池异常引发的火灾事故也时有发生。本项目的选题来源于团队身边真实发生的一起电瓶车室内充电起火事件。通过查阅资料和分析案例，我们认识到，电池热失控并不是单一温度骤升的瞬时现象，其早期往往伴随气体释放、挥发性有机物变化、局部温升、电压异常以及后续热传播等多种信号变化。因此，仅依赖单温度阈值进行预警，容易遗漏早期风险征兆。

基于这一认识，本项目拟以 ESP32 为主控平台，设计一套适用于电动车电池充电与停放场景的外挂式热失控预警装置，通过多传感器融合采集和云端模型辅助判断，实现对热失控风险的分级预警。

2 项目目的

l  设计并实现一套基于 ESP32 的外挂式电池热失控预警原型装置。

l  实现温度、湿度、VOC、可燃气体、烟雾等多模态数据的同步采集。

l  建立本地三级预警机制，将风险分为 NORMAL、WARNING、DANGER 三个等级。

l  通过 MQTT 建立端云通信链路，实现数据上传、云端分析和状态回传。

l  以随机森林为主模型，结合 LSTM 和 CNN-LSTM 进行辅助复核，提高预警判断的可靠性。

l  结合实验室授权数据与实物联调结果，验证多模态预警优于单一温度预警的可行性。

3 项目内容

l  多模态热失控前兆信息分析：研究电池在异常状态下可能出现的前期信号变化，重点关注温度、湿度、VOC、气体、烟雾、电压等指标，分析其在热失控前后的变化规律。

l  外挂式预警装置设计与制作：基于 ESP32 主控板，搭建外挂式硬件原型，集成环境温湿度传感器、内部温度传感器、VOC 传感器、MQ 系列气体传感器、MAX30105 烟雾相关模块、OLED 显示模块、状态指示灯和蜂鸣器，形成完整前端预警系统。

l  本地分级预警机制设计：根据多传感器实时采集结果进行本地初步判断，将系统状态分为 NORMAL、WARNING、DANGER 三个等级，并在不同风险等级下提供不同级别的提示和报警。

l  云端辅助分析模型构建：通过 MQTT 将数据上传到云端，利用随机森林进行主判定，并使用 LSTM、CNN-LSTM 对时间序列变化趋势进行辅助复核，从而对本地判断进行补充和纠偏。

l  实验验证与结果分析：结合自主实物测试数据和实验室授权数据，研究不同工况下的热失控特征，比较单温度与多模态预警的差异。

4 技术路线

本项目采用“问题提出—系统设计—实物搭建—端云联调—模型比较—实验验证—优化总结”的研究路线。具体流程为：先查阅资料并分析电池热失控前兆，再完成外挂式预警装置的硬件设计与传感器组合；随后编写 ESP32 程序，实现多模态采集、本地三级预警与 MQTT 上传；在云端训练并比较随机森林、LSTM、CNN-LSTM 模型，采用“随机森林为主、LSTM/CNN-LSTM 为辅”的策略进行辅助分析；最后通过装置联调和实验室授权数据进行验证，形成研究结论并持续优化系统。

5 项目成果

l  制作出一套可运行的外挂式电池热失控预警装置原型。

l  实现多模态传感器实时采集、本地三级预警、MQTT 上传和云端复核。

l  形成实验室授权数据与实物测试数据的分析结果。

l  验证多模态融合预警优于单一温度监测的设计思路。

l  形成研究方案、研究报告、实验记录、照片、图表和答辩材料等完整成果。

6 创新点

l  从真实生活安全问题出发，选题来源明确，具有鲜明的问题导向。

l  采用多模态融合而非单温度报警，同时采集温度、湿度、VOC、可燃气体和烟雾相关信息，更全面地反映热失控前期变化。

l  采用端云协同架构，前端负责快速采集与预警，云端负责模型分析与状态复核，兼顾实时性与智能性。

l  采用多模型主辅协同策略，以随机森林为主模型，LSTM 和 CNN-LSTM 为辅助模型，使判断更稳健。

l  结合实验室真实数据进行验证，增强了研究结论的可信度。

7 困难与解决措施

困难：不同工况下异常信号差异较大，预警阈值不易统一；自主采集数据数量暂时有限；外挂式结构在真实车体环境中的适配性仍需优化；多模型结果融合策略仍可继续改进。

解决措施：结合实验室授权数据和自主实测数据不断修正阈值；持续积累更多实测样本，提升模型泛化能力；优化外壳结构和外挂方式，提高装置适配性；对主辅模型融合策略进行迭代，增强复杂工况下的稳定性。

8 结语

本项目立足真实生活安全问题，针对电动车电池在充电及停放过程中的热失控风险，尝试通过 ESP32 多传感器融合采集、三级本地预警和云端模型辅助分析，建立一套低成本、可运行、可扩展的外挂式预警系统。该研究方案具有明确的问题来源、较清晰的技术路线、可实施的研究方法和较强的现实意义，具备继续深入研究和推广应用的价值。

9 获奖