【摘 要】
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本文中提出一种基于改进CNN和信息融合的锂离子电池组故障诊断方法。首先,在全连接层前加入Concat层,以融合不同层次的特征,建立改进的CNN模型。然后,采用MCE准则来优化交叉
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,国家电网南瑞集团公司,国家电网浙江送变电有限公司,国家电网淮北供电公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFE0100900),国家自然科学基金重大项目(71690234)资助
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本文中提出一种基于改进CNN和信息融合的锂离子电池组故障诊断方法。首先,在全连接层前加入Concat层,以融合不同层次的特征,建立改进的CNN模型。然后,采用MCE准则来优化交叉熵损失函数,解决其在非标签维梯度不做处理的问题。针对人工确定CNN卷积核结构存在的不够实用的问题,利用BIC准则确定模型最优卷积核结构。采用以上改进CNN进行诊断后,引入确诊条件进行判断。对不符合确诊条件的诊断结果,进一步采用一般CNN网络进行辅助诊断。通过将初步诊断结果和辅助诊断结果采用D-S证据理论进行融合的方法,得到最终的诊
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