

一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法.pdf
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一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法.pdf
本发明涉及电池健康状态评估技术领域,公开了一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法,包括以下步骤:步骤1:提取数个满充状态下的充电片段数据;步骤2:修正充电片段数据的SOC值;并计算每一个充电片段数据对应的SOH值;步骤3:截取各充电片段数据中相同电压区间内的单体电压数据作为输入值,并输入至初始评估模型中;所述初始评估模型为端到端的模型;步骤4:利用步骤3中的输入值,计算损失函数并进行反向传播以更新权重参数,直到迭代完成;迭代完成后获得标准评估模型;步骤5:将待评估电池的充电片段数据输入至标准评估模型中
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基于神经网络、迁移集成学习的锂电池健康状态评估方法,它涉及一种锂电池健康状态评估方法。本发明为了解决现有锂电池健康评估方法由于训练数据集不充分,导致无法获得良好预测精度的问题。本发明的具体步骤为:步骤一、根据现有电池S在完整充放电过程中记录的数据集;步骤二、恒流阶段电压、恒压电流阶段、容量增量和电池与环境的温差作为输入;步骤三、针对新电池T,进行n次充放电过程中并记录其参数数据集;步骤四、迁移学习从数据集充足的电池S学习到的CNN参数模型来帮助训练数据集不足的目标任务电池T;步骤五、利用集成学习将两个CN
基于卷积自编码神经网络的锂离子电池健康状况评估方法研究.pptx
添加副标题目录PART01PART02锂离子电池的应用领域锂离子电池健康状况对性能的影响锂离子电池健康状况评估的必要性PART03卷积神经网络的基本原理自编码神经网络的基本原理卷积自编码神经网络的优势和应用PART04数据采集和处理卷积自编码神经网络的构建和训练锂离子电池健康状况的预测和评估方法的有效性和可行性分析PART05实验设计和方法实验结果和数据分析结果与现有方法的比较和分析方法改进和优化的建议PART06研究结论和贡献研究局限性和不足之处未来研究的方向和展望感谢您的观看
基于卷积神经网络的内窥镜评估方法及评估系统.pdf
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基于卷积神经网络的隧道风机健康状态诊断研究隧道风机是隧道工程中不可或缺的设备,因为它能够保证隧道内部气流的通畅,从而保障施工人员和设备的安全。隧道风机的健康状态诊断对于隧道的安全运行和维护至关重要。由于隧道风机在使用过程中受到了复杂多变的工作环境和负载,因此其健康状态随时都可能发生变化,因而对其健康状态进行实时监测和诊断,成为了重要的研究方向。卷积神经网络是当前广泛应用于图像识别和音频处理等领域的一种深度学习算法,它具有强大的学习能力和泛化能力,能够从大量的多维数据中学习任务规律,对于隧道风机健康状态的诊