摘要
本发明属于电池与人工智能的交叉领域,涉及一种基于无监督对抗学习的电动汽车电池热失控诊断方法,包括:获取电动汽车电池数据集,对电动汽车电池数据集进行预处理,得到训练样本集和测试样本集;所述训练样本集中的每个训练样本均为正常的电动汽车电池数据;构建集成模型,利用训练样本集对集成模型进行两阶段对抗训练,得到训练好的集成模型;将测试样本集输入训练好的集成模型,得到重构结果;根据重构结果采用自适应集成投票法得到热失控诊断结果;本发明的自适应集成投票能够根据每个模型在测试阶段的表现动态调整投票权重,使得表现更好的模型在最终决策中发挥更大的作用,进一步提高诊断结果的准确性。
技术关键词
重构误差
无监督对抗
电池热失控
诊断方法
矩阵
编码器
训练样本集
基础
标记
电池荷电状态
解码器模型
更新模型参数
注意力
输入解码器
两阶段
数据
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