一种近邻传播聚类下储能电池故障分类特征筛选降维方法

    公开(公告)号:CN112307906A

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202011094254.6

    申请日:2020-10-14

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种近邻传播聚类下储能电池故障分类特征筛选降维方法。该方法的实现过程如下:首先,获取不同故障的N个储能电池在完成一次充放电过程下的端电压信号数据样本,挖掘端电压信号的特征,组成特征集合;然后,利用余弦相似度定义特征的相似度矩阵,基于近邻传播方法,聚类各个特征,形成多个特征簇;计算相同簇内各特征在不同类型样本下的均值以及均值的标准差,将均值标准差最大的特征定义为表征此特征簇的典型特征;以各特征簇的典型特征作为用于分类任务的筛选降维后特征。通过本发明可以自动筛选出用于分类任务的显著性特征,缓解小样本情况下维度爆炸问题,降低冗余、无效特征对分类器性能的不利影响,提高分类的准确率。

    一种基于互信息的储能电池状态判定方法

    公开(公告)号:CN112287979A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011094205.2

    申请日:2020-10-14

    IPC分类号: G06K9/62 G06N20/00

    摘要: 本发明涉及一种基于互信息的储能电池状态判定方法,该方法统计历史S种类别的运行端电压数据并进行一阶差分处理,标注每个数据所代表的运行状态类别Ls,形成数据样本集合A;对数据样本集合A随机抽样,形成子集Br,且子集Br中样本互斥;计算待检测储能电池端电压一阶差分信号与各个子集Br中每个样本之间的互信息,并从大到小依次累加,直至累计结果与互信息值和的比值大于等于设定阈值;接着,计算子集Br的判定证据;最后,求各子集产生判定证据向量的平均值,形成最终判定证据向量,并判断待检测储能电池的运行状态类型。本发明可以简单、快速、及时地判断储能电池运行状态情况,实现储能电池运行状态的智能化、自动化评估与管理。