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基于反向学习的状态空间模型进化算法的充电桩故障诊断预测研究
被引量：
3
1
作者
李翟严
胡耀杰
+2 位作者
徐礼富
戴海兵
张流涛
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第S01期192-195,共4页
随着电动车充电站的迅速普及,使用中的充电站出现的问题种类和数量持续上升,相应产生的数据量也在不断增长。传统的手动数据管理方法已显得效率不高,不利于充电桩系统的正常运行。为此,文中提出了一种反向学习状态空间模型演化算法,应...
随着电动车充电站的迅速普及,使用中的充电站出现的问题种类和数量持续上升,相应产生的数据量也在不断增长。传统的手动数据管理方法已显得效率不高,不利于充电桩系统的正常运行。为此,文中提出了一种反向学习状态空间模型演化算法,应用于充电桩的故障诊断与预测,可进行反向学习自适应诊断,预测结果准确,处理速度快,有效提高了充电桩大数据的处理效率;同时将训练结果与实际故障数进行对比,验证了算法的准确性和有效性。研究成果为今后充电桩的安全运行提供了有效的技术支撑,具有重要意义。
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关键词
充电桩
故障诊断与预测
反向学习自适应
状态空间模型
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题名
基于反向学习的状态空间模型进化算法的充电桩故障诊断预测研究
被引量：
3
1
作者
李翟严
胡耀杰
徐礼富
戴海兵
张流涛
机构
湖州新伦综合能源服务有限公司
湖州
市碳电数字重点实验室
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第S01期192-195,共4页
文摘
随着电动车充电站的迅速普及,使用中的充电站出现的问题种类和数量持续上升,相应产生的数据量也在不断增长。传统的手动数据管理方法已显得效率不高,不利于充电桩系统的正常运行。为此,文中提出了一种反向学习状态空间模型演化算法,应用于充电桩的故障诊断与预测,可进行反向学习自适应诊断,预测结果准确,处理速度快,有效提高了充电桩大数据的处理效率;同时将训练结果与实际故障数进行对比,验证了算法的准确性和有效性。研究成果为今后充电桩的安全运行提供了有效的技术支撑,具有重要意义。
关键词
充电桩
故障诊断与预测
反向学习自适应
状态空间模型
Keywords
charging pile
fault diagnosis and prediction
reverse learning adaptive
state space model
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于反向学习的状态空间模型进化算法的充电桩故障诊断预测研究
李翟严
胡耀杰
徐礼富
戴海兵
张流涛
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024
3
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