Litijum{0}}jonske baterije često pokazuju abnormalne zvukove na određenim frekvencijama u svojim početnim fazama, kao što je raspadanje elektrolita ili pucanje separatora. Tehnologija detekcije zvuka može uhvatiti ove karakteristične signale kako bi pružila rana upozorenja. Međutim, buka okoline u industrijskim okruženjima, kao što su mehaničke vibracije, oprema za ventilaciju i aktivnosti osoblja, lako dovodi do lažnih alarma ili propuštenih alarma, postajući ključni izazov koji ometa implementaciju tehnologije.
Precizno izdvajanje karakteristika frekventnog domena: Putem Fourierove transformacije u kratkom-vremenu (STFT) ili talasne analize, zvučni signal se razlaže u frekvencijski domen. Odabrani su karakteristični frekventni opsezi koji se odnose na termički bijeg baterije (npr. 2-10kHz), dok je mehanički šum niske frekvencije (<1kHz) and high-frequency environmental interference (>15 kHz) se filtriraju, poboljšavajući odnos signala-i-šuma.
Dinamičko prilagođavanje prilagodljivog praga: U kombinaciji sa-praćenjem buke u okruženju u stvarnom vremenu, koristi se algoritam kliznog prozora za dinamičko podešavanje praga alarma. Prag se povećava tokom vrhunca buke (npr. kada se oprema pokrene) i smanjuje tokom perioda niske-buke, osjetljivosti balansiranja i stope lažnih alarma.
Dinamičko prilagođavanje prilagodljivog praga: U kombinaciji sa-praćenjem buke u okruženju u stvarnom vremenu, koristi se algoritam kliznog prozora za dinamičko podešavanje praga alarma. Prag se povećava tokom vrhunca buke (npr. kada se oprema pokrene) i smanjuje tokom perioda niske-buke, osjetljivosti balansiranja i stope lažnih alarma.
Multi-fuzija podataka sa senzorima: Multi-modalni sistem detekcije je konstruisan kombinovanjem senzora temperature i gasa. Kada se istovremeno pojave zvučni signali sa karakteristikama kao što su nagli porast temperature i prekomjerna koncentracija CO, aktivira se alarm, smanjujući rizik od pogrešne procjene uzrokovane pojedinačnim smetnjama buke.