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案件記録
基于深度学习的充电桩整流器开路故障诊断方法及系统
発明有効
10請求項 · 1 独立
§ Ⅰ
案件概要
発明者
冯莉; 张昙; 夏国耀; 吴胜利; 王城城; 谢钊壕; 吕梓祎; 吴增辉; 杨晗慧; 刘舰宇
IPC分類
G06F 18/2415 (2023.01)G01R 31/54 (2020.01)G01R 31/56 (2020.01)G06F 18/2431 (2023.01)G06F 18/2113 (2023.01)G06F 18/2131 (2023.01)G06F 18/243 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/0985 (2023.01)G06N 5/01 (2023.01)G06N 20/20 (2019.01)G06N 5/045 (2023.01)G06F 123/02 (2023.01)
本发明公开了基于深度学习的充电桩整流器开路故障诊断方法，通过融合CEEMDAN与谐波特征提取方法，克服单一信号变换的局限性，获得更全面、鲁棒的多模态故障特征；构建MSCNN‑BiLSTM混合模型，结合卷积网络的局部特征提取能力与双向LSTM的时序建模优势，提升对复杂故障模式的识别精度；引同时结合Grad‑CAM可视化机制提升模型可解释性；最终实现对整流器各类开路故障的高效、精准诊断。
外部リソース