公开(公告)号：CN118821904A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410793377.0

申请日：2024-06-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  刘晟炜 ,  侯杰 ,  项盛 ,  邓忠伟 ,  辛飞洋 ,  徐浩翔

IPC: G06N3/094 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G01R31/367 ,  G01R31/387

Abstract: 本发明涉及一种基于双重残差分层生成对抗网络的锂电池容量数据生成方法，属于锂电池历史容量数据生成领域。该方法首先建立双重残差分层生成对抗网络模型，采集真实锂电池充放电的容量数据；然后将采集的数据输入建立的双重残差分层生成对抗网络模型中进行训练，通过训练好的双重残差分层生成对抗网络模型进行锂电池容量数据的生成。其中，所述的双重残差分层生成对抗网络模型包括生成器和判别器，生成器和判别器均包括S个相同的通过双重残差连接的模块。本发明能够获得与真实数据具有较大相似性的生成数据，可以为锂电池RUL预测的神经网络提供足够且丰富的训练数据，提高神经网络的准确性和泛化性。

公开(公告)号：CN118692133A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410729456.5

申请日：2024-06-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  徐浩翔 ,  侯杰 ,  项盛 ,  辛飞洋 ,  刘晟炜

IPC: G06V40/18 ,  G06V20/40 ,  G06V10/766 ,  G06V10/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种基于时空注意力机制和高斯过程的个性化视线追踪方法，属于视线追踪技术领域。其包括：采用基于深度残差网络的卷积神经网络模型接收输入视频并提取所有帧的特征映射；通过基于双重和交叉结构的混合空间注意力模型来处理特征映射，得到连续帧之间的空间运动信息；空间运动信息通过时间注意力模型学习使用过去帧嵌入的时间动态，得到具有时间维度动态信息的特征；通过视线回归层将时间注意力模型输出的具有时间维度动态信息的特征映射到预测视线方向序列中；通过基于高斯过程的个性化时空注意力模型得到的后验均值函数预测凝视角残差值，并将其用于校正预测视线方向序列后输出最终预测视线方向向量。本发明能够提取更多的凝视细节。

公开(公告)号：CN117764117A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311564046.1

申请日：2023-11-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  余江 ,  刘晟炜 ,  毛燕 ,  杨哲林

IPC: G06N3/0464 ,  G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种面向锂电池容量区域聚合表征的剩余寿命预测方法，属于锂电池领域。本发明提出了一种自监督学习框架C2Vec，在时间维度上使用层次对比方法来学习容量退化数据的区域聚合表征，据我们所知，这是第一个使用对比自监督学习提取容量退化数据表征的工作。在RUL预测中，C2Vec能够一次预测多个容量数据，实现真正的多步预测，且不需要额外的辅助训练集，不需要前置的分解、滤波步骤。C2Vec在现实世界的基准测试中明显优于现有的state‑of‑the‑art(SOTA)模型，例如，在NASA电池数据集上相比于CNN‑ASTLSTM模型降低了46.2％的全局平均均方根误差。

公开(公告)号：CN117590241A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311850214.3

申请日：2023-12-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  高代林 ,  刘晟炜 ,  毛燕 ,  杨哲林 ,  侯杰 ,  项盛 ,  谢丽荣 ,  邓忠伟

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种基于状态衰减和交互学习的锂电池健康状态监测方法，属于电池技术领域。该方法包括：构建缺失数据向量；对锂电池序列的缺失数据的特征提取；多分辨率时间特征提取；多尺度特征的比例融合。锂电池时间序列属于一维数据，各类曲线是对锂电池工况的客观但抽象的反映，人们并不能直接利用传统的数据填充方法来破坏数据的非线性。本研究以DEC‑LSTM和CIN为核心模块，构建满足SOH和RUL等任务的混合神经网络，实现对锂电池健康状态的准确监测。本研究兼顾了数据来源的真实性和模型预测的准确性，为异常缺失数据的数据处理提供了一种新的技术手段，亦可迁移到其他工业领域，作为解决异常缺失数据问题的方法之一。

公开(公告)号：CN117805651A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311686888.4

申请日：2023-12-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  毛燕 ,  侯杰 ,  邓忠伟 ,  项盛 ,  刘晟炜 ,  杨哲林 ,  解馥菁

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明涉及一种基于L‑TCN与GL‑Former的轻量化锂电池健康状态估计方法，属于新能源技术领域，涉包括以下步骤：S1：采集数据：通过传感器采集真实锂电池充放电数据，包括放电电压、放电电流、电池体温度和电池容量；S2：建立轻量化的改进时间卷积神经网络L‑TCN与全局局部Transformer架构GL‑Former的混合神经网络模型，提取锂电池数据的时间特征和空间特征；S3：采用遗传算法选择最优的模型超参数；S4：将步骤S1的数据和步骤S3的超参数输入到混合神经网络模型中进行训练，得到训练好的锂电池健康状态估计模型，然后基于所述锂电池健康状态估计模型进行电池健康状态预测。