Разработана платформа для оценки состояния батареи и прогнозирования срока службы

Статья, предлагающая гибридную структуру, основанную на данных, учитывающую извлечение признаков для оценки состояния батареи и прогнозирования оставшегося срока службы, была опубликована в журнале Green Energy and Intelligent Transportation. VMD используется для полностью нерекурсивного модального изменения при работе с сигналами. Оптимальное решение вариационной задачи в конечном итоге получается с помощью эффективной компоненты разложения заданного сигнала. Путем итерации алгоритм VMD может разложить сигналы на некоторые внутренние функции режима (IMF) и соответствующее остаточное значение, содержащее несколько различных частотных шкал. Алгоритм SVM, основанный на статистической теории обучения, был предложен Вапником и в основном используется для распознавания и классификации образов. Основываясь на теории размерности VC, SVM получает глобальное оптимальное решение. Для уменьшения размерности параметра процесс оптимизации упрощается за счет введения функции ядра. При использовании в качестве инструмента регрессии SVM реализует вариант алгоритма под названием SVR. Алгоритм SSA — это новый тип алгоритма оптимизации роевого интеллекта, его базовая структура аналогична алгоритму ABC, за исключением оператора поиска. В этой статье он используется для оптимизации штрафной константы C и параметра функции ядра σ для реализации точного прогнозирования модели MKSVM. Метод элитного хаотического оппозиционного обучения используется для создания начальной популяции с целью повышения ее качества и разнообразия. Отбирая элитных индивидуумов в большем масштабе, алгоритм может улучшить способность к локальному побегу и производительность конвергенции, а затем привести к более точному решению. В этой статье карта хаотической перекошенной палатки выбрана для создания начальной популяции, чтобы повысить стабильность исходных особей из-за ее хаотических характеристик случайности и эргодичности. Поскольку вес обновления велик и не сильно меняется во время итерации, он может не достичь глобального оптимума. Адаптивные веса вводятся для повышения производительности алгоритма SSA для поиска глобального оптимума. В этом исследовании исследователи представляют гибридную структуру, учитывающую извлечение признаков для повышения производительности оценки SOH батареи и прогнозирования RUL. Гибридная структура сочетает в себе VMD, улучшенный алгоритм поиска воробья (ISSA) и модель многоядерной регрессии опорных векторов (MKSVR). Вклады суммируются. Сначала получают восемь признаков, которые необходимо ввести в модель прогнозирования жизни путем извлечения признаков. Во-вторых, метод VMD применяется для разложения исходных данных, чтобы сделать данные о емкости более стабильными. Затем применяется элитная хаотическая стратегия обучения оппозиции и адаптивные веса для оптимизации традиционного алгоритма поиска воробья (SSA) для получения более точных параметров модели прогнозирования. Наконец, MKSVR используется для решения проблемы низкой точности прогнозирования, вызванной...

Сообщает android-robot.com

 

Опубликовано: 16:18, 07.04.2024

 

Новость из рубрики:

 

Поделиться новостью:

 

Топ новости часа

• Школьники и студенты колледжей Брянской области могут проверить свои знания в отборочных играх всероссийского чемпионата по игре «Что? Где? Когда?»...
• РФС мечтает провести Евро, крупная победа «Ливерпуля», Хабиб против Лиги 1, Онана и эмодзи гориллы, ЭСК признала ошибку с неудалением за удар Клаудиньо и другие новости...
• Молодёжный образовательный форум ПФО «iВолга» завершился в Самарской области...
• Агент Сафонов о переходе Севикяна в «Ференцварош»: «У Эдгара перед глазами пример Сперцяна, которого «Аякс» не купил из РПЛ»...
• Курские онкологи проконсультировали 73 человека на выставке-форуме «Россия»...
• Промокод 1xbet: где взять и как использовать бонус код 1хбет при регистрации...