- 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
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申请号: CN202110052494.8申请日: 2021-01-15
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公开(公告)号: CN112858917A公开(公告)日: 2021-05-28
- 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;
- 专利权人: 哈尔滨工业大学(威海),威海天达汽车科技有限公司
- 当前专利权人: 哈尔滨工业大学(威海),威海天达汽车科技有限公司
- 当前专利权人地址: 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
- 代理商 宋立国
- 主分类号: G01R31/367
- IPC分类号: G01R31/367 ; G01R31/382 ; G01R31/385 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06N3/12
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。
公开/授权文献
- CN112858917B 基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法 公开/授权日:2022-04-08