基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法
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摘要

一种基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法,涉及新能源汽车动力电池系统安全领域。对所选动力电池加载动态应力测试实验,对电流传感器采集数据和电压传感器采集数据注入多种类型的故障信号,建立故障特征与故障类型的对应关系,建立神经网络,利用遗传算法对该神经网络进行优化,取得电池系统的电流、电压传感器故障数据,采用min‑max标准化,建立传感器的故障特征与故障类型的样本数据;依据样本建立矩阵导入神经网络中,作为系统输入和目标输出进行训练,建立对多种故障进行综合诊断的检测系统,有效提高了故障诊断的检测范围,同时所引入的遗传算法也提高了神经网络运行的效率以及结果的准确率。

基本信息
专利标题 :
基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112858917A
申请号 :
CN202110052494.8
公开(公告)日 :
2021-05-28
申请日 :
2021-01-15
授权号 :
CN112858917B
授权日 :
2022-04-08
发明人 :
于全庆俄立新金毅王大方杨博文张齐郝自伟董浩崧张毕孙旭
申请人 :
哈尔滨工业大学(威海);威海天达汽车科技有限公司
申请人地址 :
山东省威海市文化西路2号
代理机构 :
威海科星专利事务所
代理人 :
宋立国
优先权 :
CN202110052494.8
主分类号 :
G01R31/367
IPC分类号 :
G01R31/367  G01R31/382  G01R31/385  G06N3/04  G06N3/08  G06N3/12  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量;测试
G01R
测量电变量;测量磁变量
G01R31/367
••其软件,例如 使用建模或查找表进行电池测试
法律状态
2022-04-08 :
授权
2021-06-15 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01R 31/367
申请日 : 20210115
2021-05-28 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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