2024-12-07 12:31:22 發(fā)布于四川 0

摘要：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電池組故障診斷方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述電池組故障診斷方法包括：獲取電池組的原始電壓信號(hào)，對(duì)所述電池組的原始電壓信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理并得到預(yù)處理信號(hào)，將所述與預(yù)處理信號(hào)作為注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以使所述注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于所述預(yù)處理信號(hào)輸出特征提取結(jié)果，將所述特征提取結(jié)果輸入至故障分類檢測(cè)模型，以基于所述故障分類檢測(cè)模型基于所述特征提取結(jié)果識(shí)別所述電池組的故障類型。本申請(qǐng)能夠?qū)﹄姵亟M故障進(jìn)行識(shí)別。同時(shí)本申請(qǐng)能夠提高故障特征捕捉的效率和提高特征且能夠提高特征提取效果。

專利內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電池組故障診斷方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述電池組故障診斷方法包括：獲取電池組的原始電壓信號(hào)，對(duì)所述電池組的原始電壓信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理并得到預(yù)處理信號(hào)，將所述與預(yù)處理信號(hào)作為注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以使所述注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于所述預(yù)處理信號(hào)輸出特征提取結(jié)果，將所述特征提取結(jié)果輸入至故障分類檢測(cè)模型，以基于所述故障分類檢測(cè)模型基于所述特征提取結(jié)果識(shí)別所述電池組的故障類型。本申請(qǐng)能夠?qū)﹄姵亟M故障進(jìn)行識(shí)別。同時(shí)本申請(qǐng)能夠提高故障特征捕捉的效率和提高特征且能夠提高特征提取效果。G01R31/367(2019.01);G01R31/00(2006.01);G01R31/396(2019.01);G06F18/24(2023.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/08(2023.01);G06F18/213(2023.01)

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網(wǎng)址: 電池組故障診斷方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)2024.pdf專利下載 http://m.u1s5d6.cn/newsview1557629.html