CN114781551A - 一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法 - Google Patents

一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114781551A
CN114781551A CN202210683063.6A CN202210683063A CN114781551A CN 114781551 A CN114781551 A CN 114781551A CN 202210683063 A CN202210683063 A CN 202210683063A CN 114781551 A CN114781551 A CN 114781551A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
fault
battery
establishing
feature extraction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210683063.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114781551B (zh
Inventor
魏中宝
胡鉴
何洪文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Institute of Technology BIT
Original Assignee
Beijing Institute of Technology BIT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Institute of Technology BIT filed Critical Beijing Institute of Technology BIT
Priority to CN202210683063.6A priority Critical patent/CN114781551B/zh
Publication of CN114781551A publication Critical patent/CN114781551A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114781551B publication Critical patent/CN114781551B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
    • G06F18/2431—Multiple classes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/285—Selection of pattern recognition techniques, e.g. of classifiers in a multi-classifier system
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，包括以下步骤：S1.采集不同故障条件下电池的海量运行数据并上传大数据平台；S2.提取大数据平台中的原始数据并进行预处理；S3.建立并训练基于智能无监督学习算法的数据高阶特征提取模型；S4.建立并训练基于智能有监督学习算法的高阶特征多分类器；S5.实时采集电池运行数据，利用无监督学习算法提取实时数据的高阶特征，然后利用有监督学习算法进行特征分类，从而实现多种故障的实时诊断和分类。本发明结合基于无监督学习的特征提取方法和基于有监督学习的多分类器实现多种故障的诊断和分类，通过利用无监督学习算法可以提高多分类器的准确性和训练效率。

Description

一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法
技术领域
本发明涉及电池故障检测，特别是涉及一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法。
背景技术
锂离子电池具有比能量、比功率高、循环寿命长等优点，但是其安全性仍有待提高，电池故障实时检测和风险预警能够有效提高电池的安全性。现有的基于电池模型的故障诊断方法已经研究得较为全面，但由于基于模型的方法极度依赖于电池模型的精度，而实际应用中电池模型的精度与复杂度互相冲突，因此这类方法在实际应用上存在挑战。基于规则的电池故障诊断方法能够快速地检测电池的过压、欠压故障，但其稳定性较差，难以用于存在强噪声的环境中。随着电池大数据的发展，如何有效利用大数据和人工智能算法进行电池故障检测和风险预警成为提高电池安全性的关键，基于电压大数据统计特性与预设阈值的诊断方法能够检测电池故障，但合理阈值的设定难度较大，而且通常需要用大量的实验和丰富的经验。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法。基于电池运行大数据，结合基于无监督学习的特征提取模型和基于有监督学习的多分类器进行电池多故障的诊断和分类。本发明提出的方法通过无监督学习算法提取原始数据的高阶特征，降低数据的复杂度，从而提高多分类器的准确性和训练效率。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，包括以下步骤：
S1.采集多种故障条件下电池海量运行数据，进行分类并上传云端大数据平台；
所述步骤S1中的多种故障条件包括常见的电池故障或安全隐患，即过充、过放、过热、均衡性异常、传感器故障。
S2.对云端大数据平台的电池运行数据进行清洗、填充、归一化等预处理，通过随机采样和白化获取用于训练特征提取模型的原始数据集；
所述步骤S2中电池运行数据包括电压、电流、温度。
所述步骤S2中的数据预处理方法包括数据清洗、填充、归一化、白化。
S3.基于无监督学习算法建立特征提取模型，建立原始数据与高阶特征之间的映射关系，构建基于无监督学习的模型参数优化问题，利用S2中获取的训练数据集训练特征提取模型，求解模型参数的最优解。基于训练完成的模型获取数据集的整体特征用于训练特征分类模型的特征数据集；
所述步骤S3中的智能无监督学习算法包括稀疏滤波、主成分分析、k均值聚类。
所述步骤S3包含以下子步骤：
S301.建立基于无监督学习的特征提取模型，训练无监督学习算法，优化权值
在某种特定的电池故障条件下，首先采集该条件下的海量电池运行数据，并通过随机采样将数据分成多个数据集，基于无监督学习算法建立特征提取模型，建立原始数据与高阶特征之间的映射关系，以提取出独特的、优质的高阶特征作为无监督学习目标，利用多个数据样本训练特征提取模型，采用粒子群优化、梯度下降法等优化算法获得征提取模型权值的最优解；
S302.提取海量数据的局部样本特征
通过等距采样将海量运行数据分为若干个样本作为特征提取模型的输入，利用训练完成的特征提取模型提取所有样本的高阶特征作为局部样本特征；
S303.提取海量数据整体特征
计算所有局部样本特征的平均值作为海量数据的整体特征作为，均值处理方法能够减小由噪声引起的随机特征。
S4.基于有监督学习算法建立特征多分类器，建立特征与故障种类间的映射关系，构建基于有监督学习的模型参数优化问题，利用S3提取的特征数据集及其故障标签训练特征多分类器；
所述步骤S4中的智能有监督学习算法包括SoftMax逻辑回归、支持向量机、相关向量机、k近邻分类器。
所述步骤S4中的基于有监督学习的多分类器训练过程为：
（1）基于有监督学习算法建立特征多分类器，建立特征与故障种类间的映射关系；
（2）以最小化分类错误分类概率为有监督学习目标，构建优化问题；
（3）利用提取的海量数据整体特征及其故障标签训练多分类器，采用优化算法求解优化问题，获得多分类器权值的最优解。
S5.实时采集电池运行数据，结合训练完成的特征提取模型和特征多分类器，利用特征提取模型提取实时数据的高阶特征，然后利用有特征多分类器计算多种故障的出现概率，从而实现多种故障的实时诊断和分类。
本发明能够有效利用多维传感器的具有不同量纲的测量信号，并且进行综合诊断；通过无监督学习算法自动获取各种故障隐含在多维运行数据中的高阶特征，训练完成后无需人为干涉，使用更加简便。
本发明的有益效果是：本发明提出一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，建立了基于无监督学习的特征提取模型和基于有监督学习的多分类器，利用电池运行大数据训练模型，进而根据实时数据实现电池多故障分类识别。所述方法能够检测常见的电池故障，相较于已有方法，本方法基于电池运行数据驱动，无需建立电池模型，克服实际应用时难以保证模型精度的问题，因此提高了实用性；能够综合利用电压、电流、温度等多维数据，提高了对数据的有效利用率；通过无监督学习算法自动获取各种故障隐含在多维运行数据中的高阶特征，无需人为干涉，实际应用更简便。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的数据清洗流程图；
图3为本发明的特征提取模型的训练流程图；
图4为本发明的特征多分类器训练流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，包括以下步骤：
S1.采集多种故障条件下电池的海量运行数据，并上传云端大数据平台；
多种故障条件包括过充、过放、过热、均衡性异常、传感器故障。
海量运行数据包括端电压、负载电流、表面温度数据。
S2.如图2所示，对电池运行数据进行预处理。
数据预处理方式包括数据清洗、填充、归一化、白化。
数据清洗指删除海量运行数据中信噪比和利用价值较低的数据，如小电流充放电工况数据。
数据填充指对海量运行数据中的缺失值进行填充，如以传感器最大或最小测量值替代超过传感器量程的缺失值。
数据归一化将有量纲数据转化为无量纲数据，解决电压、电流、温度等不同量纲的数据间的可比性，具体的，本实施例采用z-score归一化方法：
Figure 621868DEST_PATH_IMAGE002
其中，x原始数据，x*代表归一化处理后的数据，μ和
Figure 539009DEST_PATH_IMAGE003
分别代表原始数据的均值 和方差。
将数据随机采样为若干数据集用于训练基于无监督学习算法的特征提取模型。图3为本发明的特征提取模型的训练流程图。
对数据集进行白化处理以降低各数据集间的相关性，提高训练的收敛速度。
具体的，将数据随机采样为n个数据集，每个数据集包含m个数据点，所有训练数据集可以表示为n行m列的矩阵S，矩阵S每一行代表一个数据集。原始数据集的协方差矩阵的特征值分解可以表示为：
Figure 256429DEST_PATH_IMAGE005
其中，cov(·)代表求协方差矩阵函数，E是由协方差矩阵的特征向量组成的正交矩阵，D是由协方差矩阵的特征值组成的对角矩阵，T代表矩阵转置。
白化过程可以表示为：
Figure 651638DEST_PATH_IMAGE007
其中，Swhite代表白化处理后的全部训练数据集。
S3具体包括以下子步骤：
S301..基于无监督学习算法建立特征提取模型，建立原始数据与高阶特征之间的映射关系，以提取出独特的、优质的高阶特征作为无监督学习目标，利用S2中白化处理后的数据集训练特征提取模型，图4为本发明的特征多分类器训练流程图。
并采用粒子群优化、梯度下降法等优化算法获得征提取模型权值的最优解。
无监督学习算法包括稀疏滤波、主成分分析、k均值聚类等，具体的，本实施例采用稀疏滤波建立特征提取模型。
稀疏滤波提取高阶特征的标准为：1）种群稀疏、2）存在稀疏、3）高分散性。
稀疏滤波的输入为原始数据集，输出为高阶特征，将高阶特征与原始数据间的映射关系建立为：
Figure 652961DEST_PATH_IMAGE009
其中，i代表第i个数据集，l代表第l个特征，x i 代表第i个数据集的原始数据，
Figure 475424DEST_PATH_IMAGE010
代表第i个数据集的第l个特征，W l 代表第l个特征对应的权重。为满足稀疏滤波特征提取标 准，需构造如下优化问题以求权重矩阵W的最优解：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
其中||·||1和||·||2分别代表矩阵1范数、2范数。
利用粒子群优化算法求解上述优化问题，获得权重矩阵W的最优解，完成特征提取模型训练。
S302.提取海量数据的局部样本特征，通过等距采样将海量运行数据分为若干个数据集，利用训练完成的特征提取模型提取所有样本的高阶特征作为局部样本特征。
S303.提取海量数据整体特征，计算所有局部样本特征的平均值作为海量数据的整体特征。
S4具体包括以下子步骤：
S401.基于有监督学习算法建立特征多分类器，建立特征与故障种类间的映射关系，以最小化分类错误分类概率为有监督学习目标，利用S303提取的海量数据整体特征及其故障标签训练多分类器，采用粒子群优化、梯度下降法等优化算法获得多分类器权值的最优解。
S402. 有监督学习算法包括SoftMax逻辑回归、支持向量机、相关向量机等。具体的，本实施例采用SoftMax逻辑回归建立特征多分类器。
S403. SoftMax逻辑回归的输入为S303提取的海量数据整体特征x，输出为故障类型y= 1, 2, 3, … , k（k代表故障种类总数）。对于数据集x，SoftMax逻辑回归通过估计x属于每一故障种类的概率，即p(y =α|x)，其中α = 1, 2, 3, … , k。数学表达为：
Figure DEST_PATH_IMAGE014
其中，h θ 代表整体特征与故障概率的映射函数，θ为映射函数的参数，即SoftMax多分类器的权值。通过构造如下优化问题求SoftMax多分类器权值的最优解：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
S5.结合S301建立并且训练的无监督学习特征提取模型和S403建立并且训练的有监督学习多分类器，利用实时采集的电池运行数据作为输入，输出故障类别的概率，实现多故障分类识别。
综上，本发明提出一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，建立了基于无监督学习的特征提取模型和基于有监督学习的多分类器，利用电池运行大数据训练模型，进而根据实时数据实现电池多故障分类识别。所述方法能够检测常见的电池故障，相较于已有方法，本方法基于电池大数据驱动，无需建立电池模型，克服实际应用时难以保证模型精度的问题，因此提高了实用性；并且无需认为设置阈值和规则，实际应用更简便。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应该看作是对其他实施例的排除，而可用于其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.采集多种故障条件下电池海量运行数据，进行分类并上传云端大数据平台；
S2.对云端大数据平台的电池运行数据进行预处理，通过随机采样和白化获取用于训练特征提取模型的原始数据集；
S3.基于无监督学习算法建立特征提取模型，建立原始数据与高阶特征之间的映射关系，构建基于无监督学习的模型参数优化问题，利用S2中获取的训练数据集训练特征提取模型，求解模型参数的最优解；基于训练完成的模型获取数据集的整体特征用于训练特征分类模型的特征数据集；
S4.基于有监督学习算法建立特征多分类器，建立特征与故障种类间的映射关系，构建基于有监督学习的模型参数优化问题，利用S3提取的特征数据集及其故障标签训练特征多分类器；
S5.实时采集电池运行数据，结合训练完成的特征提取模型和特征多分类器，利用特征提取模型提取实时数据的高阶特征，然后利用有特征多分类器计算多种故障的出现概率，从而实现多种故障的实时诊断和分类。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，其特征在于：所述步骤S1中的多种故障条件包括常见的电池故障或安全隐患，即过充、过放、过热、均衡性异常、传感器故障。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，其特征在于：所述步骤S2中电池运行数据包括电压、电流、温度。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，其特征在于：所述步骤S2中的数据预处理方法包括数据清洗、填充、归一化、白化。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，其特征在于：所述步骤S3中的智能无监督学习算法包括稀疏滤波、主成分分析、k均值聚类。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，其特征在于：所述步骤S3包含以下子步骤：
S301.建立基于无监督学习的特征提取模型，训练无监督学习算法，优化权值
在某种特定的电池故障条件下，首先采集该条件下的海量电池运行数据，并通过随机采样将数据分成多个数据集，基于无监督学习算法建立特征提取模型，建立原始数据与高阶特征之间的映射关系，以提取出独特的、优质的高阶特征作为无监督学习目标，利用多个数据样本训练特征提取模型，采用粒子群优化、梯度下降法等优化算法获得征提取模型权值的最优解；
S302.提取海量数据的局部样本特征
通过等距采样将海量运行数据分为若干个样本作为特征提取模型的输入，利用训练完成的特征提取模型提取所有样本的高阶特征作为局部样本特征；
S303.提取海量数据整体特征
计算所有局部样本特征的平均值作为海量数据的整体特征作为，均值处理方法能够减小由噪声引起的随机特征。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，其特征在于：所述步骤S4中的智能有监督学习算法包括SoftMax逻辑回归、支持向量机、相关向量机、k近邻分类器。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的电池多故障智能分类识别方法，其特征在于：所述步骤S4中的基于有监督学习的多分类器训练过程为：
（1）基于有监督学习算法建立特征多分类器，建立特征与故障种类间的映射关系；
（2）以最小化分类错误分类概率为有监督学习目标，构建优化问题；
（3）利用提取的海量数据整体特征及其故障标签训练多分类器，采用优化算法求解优化问题，获得多分类器权值的最优解。
CN202210683063.6A 2022-06-16 2022-06-16 一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法 Active CN114781551B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210683063.6A CN114781551B (zh) 2022-06-16 2022-06-16 一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210683063.6A CN114781551B (zh) 2022-06-16 2022-06-16 一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114781551A true CN114781551A (zh) 2022-07-22
CN114781551B CN114781551B (zh) 2022-11-29

Family

ID=82421888

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210683063.6A Active CN114781551B (zh) 2022-06-16 2022-06-16 一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114781551B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117648661A (zh) * 2024-01-30 2024-03-05 长春汽车工业高等专科学校 一种基于大数据的电池故障分类识别方法及系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104021238A (zh) * 2014-03-25 2014-09-03 重庆邮电大学 一种铅酸动力电池系统故障诊断方法
CN108344947A (zh) * 2018-01-11 2018-07-31 西南交通大学 一种非侵入式的燃料电池故障诊断方法
CN109061495A (zh) * 2018-08-07 2018-12-21 中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司 一种混合储能电池组故障诊断方法
CN111090050A (zh) * 2020-01-21 2020-05-01 合肥工业大学 一种基于支持向量机和k均值的锂电池故障诊断方法
US20200285900A1 (en) * 2019-03-06 2020-09-10 Wuhan University Power electronic circuit fault diagnosis method based on optimizing deep belief network
CN111753891A (zh) * 2020-06-11 2020-10-09 燕山大学 一种无监督特征学习的滚动轴承故障诊断方法
US20200358396A1 (en) * 2019-05-06 2020-11-12 Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University Solar array fault detection, classification, and localization using deep neural nets
US20210249704A1 (en) * 2020-02-11 2021-08-12 Volkswagen Aktiengesellschaft Method for categorizing a battery, battery, battery recycling system, and motor vehicle
CN113608140A (zh) * 2021-06-25 2021-11-05 国网山东省电力公司泗水县供电公司 一种电池故障诊断方法及系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104021238A (zh) * 2014-03-25 2014-09-03 重庆邮电大学 一种铅酸动力电池系统故障诊断方法
CN108344947A (zh) * 2018-01-11 2018-07-31 西南交通大学 一种非侵入式的燃料电池故障诊断方法
CN109061495A (zh) * 2018-08-07 2018-12-21 中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司 一种混合储能电池组故障诊断方法
US20200285900A1 (en) * 2019-03-06 2020-09-10 Wuhan University Power electronic circuit fault diagnosis method based on optimizing deep belief network
US20200358396A1 (en) * 2019-05-06 2020-11-12 Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University Solar array fault detection, classification, and localization using deep neural nets
CN111090050A (zh) * 2020-01-21 2020-05-01 合肥工业大学 一种基于支持向量机和k均值的锂电池故障诊断方法
US20210249704A1 (en) * 2020-02-11 2021-08-12 Volkswagen Aktiengesellschaft Method for categorizing a battery, battery, battery recycling system, and motor vehicle
CN111753891A (zh) * 2020-06-11 2020-10-09 燕山大学 一种无监督特征学习的滚动轴承故障诊断方法
CN113608140A (zh) * 2021-06-25 2021-11-05 国网山东省电力公司泗水县供电公司 一种电池故障诊断方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MOHAMED AHMED GALAL等: "Satellite battery fault detection using Naïve Bayesian classifier", 《2019 IEEE AEROSPACE CONFERENCE》 *
向德等: "基于粒子群优化的支持向量机在氢燃料电池故障检测中的应用", 《计量技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117648661A (zh) * 2024-01-30 2024-03-05 长春汽车工业高等专科学校 一种基于大数据的电池故障分类识别方法及系统
CN117648661B (zh) * 2024-01-30 2024-04-19 长春汽车工业高等专科学校 一种基于大数据的电池故障分类识别方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN114781551B (zh) 2022-11-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101464964B (zh) 一种设备故障诊断的支持向量机模式识别方法
CN108073158A (zh) 基于pca和knn密度算法风电机组轴承故障诊断方法
CN112257530B (zh) 基于盲信号分离和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
CN113255848B (zh) 基于大数据学习的水轮机空化声信号辨识方法
CN109409444B (zh) 一种基于先验概率的多元电网故障类型的判别方法
CN114781551B (zh) 一种基于大数据的电池多故障智能分类识别方法
CN110765587A (zh) 基于动态正则化判别局部保留投影的复杂石化过程故障诊断方法
CN110738232A (zh) 一种基于数据挖掘技术的电网电压越限成因诊断方法
CN111753891A (zh) 一种无监督特征学习的滚动轴承故障诊断方法
CN116404186B (zh) 一种功率型锂锰电池生产系统
CN115277888B (zh) 一种移动应用加密协议报文类型解析方法及系统
CN114091504A (zh) 一种基于生成对抗网络的旋转机械小样本故障诊断方法
CN111414957A (zh) 一种基于PCA算法和XGBoost算法的D-PMU扰动分类方法
CN104499001B (zh) 基于特征子空间优化相对矩阵的铝电解槽况诊断方法
Yang et al. Assessment of equipment operation state with improved random forest
Tacón et al. Semisupervised approach to non technical losses detection
CN111461184A (zh) 基于多元特征矩阵的xgb多维运维数据异常检测方法
CN116578436A (zh) 基于异步多元时间序列数据的实时在线检测方法
CN115659551A (zh) 一种基于图神经网络的水轮机组监测数据异常检测方法
CN116032790A (zh) 调度自动化系统海量数据流异常辨识、诊断和预测方法、装置和系统
CN112305442B (zh) 一种基于kmeans聚类的动力电池SOH快速估计方法
CN114595750A (zh) 基于深度强化学习参数自动调整的铝电解故障识别方法
CN108508866B (zh) 基于稀疏相对判别分析的百万千瓦机组故障变量识别方法
CN112132191A (zh) 一种滚动轴承早期损伤状态的智能评估识别方法
CN112269778A (zh) 一种设备故障诊断方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant