【基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命预测】关注我并一键三连后,欢迎加入电池寿命预测交流群,谢谢!, 视频播放量 244、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 2, 视频作者 机器学习之心, 作者简介 CSDN博主机器学习之心,公众号机器学习之心HML,相关视频:【
锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测可以评估电池的可靠性,降低电池使用的风险并为电池维护提供理论依据.结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的优点,提出一种考虑多种寿命衰退特征与数据时序性的CNN-Bi-LSTM网络模型用于锂离子电池RUL预测.通过仿真得到CNN超参数,选择相关性高的特征参数作为预测输入量,...
电池剩余使用寿命预测RUL | 基于充电曲线数据的混合CNN-LSTM电池剩余使用寿命预测RUL。 发布于 2023-08-31 15:28・IP 属地重庆 赞同 分享 收藏 评论区已关闭 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 ...
一种基于ACNN-Mogrifier LSTM-MMD的锂电池剩余使用寿命预测.pdf,本发明提供一种基于ACNN‑MogrifierLSTM‑MMD的锂电池剩余使用寿命预测,包括以下步骤:S1、理论基础:鲸鱼优化算法‑变分模态分解、皮尔逊相关系数、CNN、注意力机制、MogrifierLSTM和最大均值差异;S2
剩余寿命预测试验.注意力机制可以向 CNNGLSTM 提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命.文章对NASA 发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,...
本文提出的方法结合了深度一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)和双向长短时记忆神经网络(Bidirectional longshort memory, Bi-LSTM)用于航空发动机的剩余寿命预测。该混合模型能够充分发挥1D-CNN对状态参数...
NASA MAPSS数据集是设备剩余使用寿命预测领域中广泛使用的基准数据集,共有4个子数据集,分别记录不同运行条件和故障模式下涡扇发动机从正常运行到发生故障的状态监测数据。,包括26列,即引擎号、操作周期、3个传感器操作设置和21个传感器测量值。3个传感器操作模式指标分别为飞行高度、马赫数、节流解析器角度,它们决定了涡...
1.一种基于CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法,其特征在于:所述方法的实现过程: 1)选取滚动轴承振动信号不同工况下的部分数据作为训练集,并对训练集的原始振动信号作FFT变换,得到频域幅值信号; 2)将频域幅值信号进行归一化处理后作为特征输入,寿命百分比作为输出训练模型,形如 其中x t ∈R N×1 表示某一工...
针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下其剩余使用寿命(RUL)预测困难的问题,该方法首先对滚动轴承原始振动信号作FFT变换,然后将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后,并将其作为CNN的输入。利用CNN自动提取数据局部抽象信息以挖掘深层特征,避免传统特征提取方法过于依赖专家经验的问题。之后再将深层...
本文提出了一种基于 1dCNN-LSTM 量化单体异常性 的动力电池故障诊断方法,结合车辆运动状态,驱动系统状态及动力电池电信号 3 类特征,建立 1dCNN-LSTM 融合 模型估计理想状态下的单体实时电压参考值,根据各单体电压实测值与参考值之间的差异,量化各单体异常性.结 合实际案例表明,对于因单体故障导致热失控的案例,本...