基于深度学习的电动汽车电池继电器的驱动系统及方法

本发明公开了基于深度学习的电动汽车电池继电器的驱动系统及方法，涉及数据处理技术领域，获取电动汽车电池继电器的实时运行数据，通过预先训练的时频域联合特征提取网络所述实时运行数据提取电池继电器的时频域特征，基于预先训练的状态判断模型生成电磁干扰状态的概率分布，若判断为处于弱电磁干扰环境，则通过强化学习模型动态调整继电器驱动信号的时序参数，若判断为处于强电磁干扰环境，则根据时频域特征，通过深度残差诊断网络预测继电器的多维度的触点磨损状态，根据所述触点磨损状态，生成继电器驱动信号的优化参数；实现了继电器驱动的智能化和自适应化。