公开(公告)号：CN119886017A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411986311.X

申请日：2024-12-31

Applicant: 武汉大学 ,  长江三峡集团江苏能源投资有限公司 ,  国电南瑞科技股份有限公司

Inventor： 何怡刚 ,  段涛 ,  王励 ,  刘剑欣 ,  张滔 ,  李文悦 ,  王迪威 ,  李紫豪 ,  周亚中 ,  魏光灿 ,  汪昕然 ,  孟卓伦 ,  雷蕾潇 ,  吕仲明 ,  刘晓宇

IPC: G06F30/367 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明公开了一种多源数据融合的双有源桥变换器在线故障诊断方法，包括：S1、建立待测的双有源桥变换器的仿真模型，通过分析双有源桥变换器不同开路故障状态与电路信号变化的关系，选取诊断信号，采集双有源桥变换器不同开路故障状态下的诊断信号构建多源数据序列集合；S2、对多源数据序列集合进行空间重构，获得多尺度重构数据矩阵；S3、将多尺度重构数据矩阵在时间上分成两个连续的矩阵，将两个连续的矩阵提升至高维后，分别与升维前的矩阵合并，得到两个高维矩阵；S4、根据高维矩阵建立Koopman模型，提取Koopman模型的模态参数；S5、将Koopman模态参数输入训练好的小波时间散射卷积网络中，获取诊断结果。

公开(公告)号：CN119471385A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411500799.0

申请日：2024-10-25

Applicant: 武汉大学

Inventor： 何怡刚 ,  张朝龙 ,  邵奎 ,  王博文 ,  魏光灿 ,  李文悦 ,  汪欣然 ,  李嘉懿 ,  王迪威 ,  程睿 ,  超筛筛

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种用于估计锂电池健康状态的ER‑BILSTM‑FM模型，包括BiLSTM模型、特征映射层、残差融合层、全连接层；BiLSTM模型用于根据输入的电池健康因子序列，获取不同时刻的前向关联特征和反向关联特征；特征映射层用于对前向关联特征和反向关联特征分别进行特征映射处理，得到第一特征映射输出和第二特征映射输出；残差融合层用于将前向关联特征与第一特征映射输出融合得到第一融合输出，以及将反向关联特征与第二特征映射输出融合得到第二融合输出；全连接层用于根据第一融合输出和第二融合输出得到电池健康状态估计结果。该模型充分考虑了不同维度的充电数据，并减少了数据噪声，具有准确的预估结果。