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摘要：本发明公开了基于多时序特征卷积的电池模拟器电路损坏预测方法，该方法包括采用指数加权移动平均滤波法对高频电流数据进行去噪，得到去噪故障数据集；采用小波变换从去噪故障数据集中提取故障频谱特征；采用3折交叉验证优化的变分自编码器从去噪故障数据集中提取故障编码特征；采用稀疏深度信念网络从去噪故障数据集中提取故障深度特征；将三种故障特征进行首尾拼接后输入白鲸优化卷积神经网络，对电池模拟器电路进行损坏预测。本发明能够预测电池模拟器的电路损坏，避免突发故障带来的损失，在电池模拟器电路损坏预测方面具有显著的优势。
主权项：1.基于多时序特征卷积的电池模拟器电路损坏预测方法，其特征在于，包括：采用指数加权移动平均滤波法对高频电流数据进行去噪，得到去噪故障数据集；采用小波变换从去噪故障数据集中提取故障频谱特征；采用3折交叉验证优化的变分自编码器从去噪故障数据集中提取故障编码特征；采用稀疏深度信念网络从去噪故障数据集中提取故障深度特征；采用白鲸优化卷积神经网络对电池模拟器电路进行损坏预测。
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百度查询： 湖南恩智测控技术有限公司 基于多时序特征卷积的电池模拟器电路损坏预测方法
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