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基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法

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一种基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法，涉及新能源汽车动力电池系统安全领域。对所选动力电池加载动态应力测试实验，对电流传感器采集数据和电压传感器采集数据注入多种类型的故障信号，建立故障特征与故障类型的对应关系，建立神经网络，利用遗传算法对该神经网络进行优化，取得电池系统的电流、电压传感器故障数据，采用min‑max标准化，建立传感器的故障特征与故障类型的样本数据；依据样本建立矩阵导入神经网络中，作为系统输入和目标输出进行训练，建立对多种故障进行综合诊断的检测系统，有效提高了故障诊断的检测范围，同时所引入的遗传算法也提高了神经网络运行的效率以及结果的准确率。

著录项

公开/公告号CN112858917A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-28

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨工业大学(威海);威海天达汽车科技有限公司;
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申请/专利号CN202110052494.8
发明设计人于全庆;俄立新;金毅;王大方;杨博文;张齐;郝自伟;董浩崧;张毕;孙旭;
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申请日2021-01-15
分类号G01R31/367(20190101);G01R31/382(20190101);G01R31/385(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/12(20060101);
代理机构37202 威海科星专利事务所;
代理人宋立国
地址 264200 山东省威海市文化西路2号
入库时间 2023-06-19 11:08:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-04-08

授权

发明专利权授予

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