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摘 要:本发明公开了一种锂电池故障的联邦协同智能诊断方法和系统,所述方法包括获取锂电池运行数据,采用样本熵对数据进行预处理,利用联邦学习对数据进行参数聚合,采用动态模态分解DMD对数据进行特征提取,将DMD和Autoformer模型的关键参数组合在同一框架中进行编码,利用随机森林模型和优化后的Autoformer模型进行锂电池数据分类诊断,通过能量谷优化算法对关键参数进行协同优化,最后将诊断结果输入至模型库中进行诊断,并将相关应对方案反馈给用户;此外,本发明还采用了联邦学习方法,联合不同品牌锂电池协同建立全局模型,打破数据孤岛,提高诊断精度。本发明可以有效提高诊断精度,提升系统的鲁棒性,有效提高工作效率,保护用户隐私。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410895823.9 | 专利名称: | 一种锂电池故障的联邦协同智能诊断方法和系统 |
申请日: | 2024-07-05 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/243搜分类 电池搜索 |
公开/公告日: | 2025-02-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118820966B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |