摘要
本发明涉及一种考虑数据增强和改进双向长短期记忆网络的充电桩故障诊断方法,首先,对充电桩的充电账单数据与维护工单数据进行预处理,构建充电账单与运维工单的时序数据集;然后,基于生成对抗网络生成模拟真实样本的数据,扩充预处理后时序数据集;再次,构建双向长短期记忆网络,对充电桩故障诊断方法进行建模;其次,基于粒子群优化算法,优化双向长短期记忆网络参数;最后,基于改进的双向长短期记忆网络的故障诊断方法,实现充电桩的复杂故障诊断。本发明通过生成对抗网络对预处理后的时序数据集进行数据增强,并基于改进的双向长短期记忆网络模型对时序数据集进行预测,可以提高数据量不足的充电桩故障诊断精度,从而充电桩的安全可靠性。
技术关键词
故障诊断方法
生成对抗网络
订单
数据
账单
时序
粒子群优化算法
长短期记忆网络
粒子群算法优化
诊断充电桩故障
噪声先验
样本
Sigmoid函数
双向长短期记忆
矩阵