本發明公開了一種基于自適應對抗網絡的鋰電池組故障診斷方法,包括有以下步驟:設置可用的K個健康狀況的有標簽的源域數據{xs,ys}和沒有標簽的目標域數據{xt},經診斷程序對源域和目標域數據進行分層和減少特征輸出映射數目,同時對目標函數的聯合分布差異和邊緣分布差異進行優化;其中,所述的診斷程序包括有非對稱卷積自編碼網絡和領域對抗訓練。本發明具有以下優點和效果:本發明將普通的一維卷積網絡設計為一個深度卷積神經網絡的非對稱卷積編碼網絡,對高維數據進行分層和縮放;不僅可以學習類別判別進行準確分類,還可以對分類器和鑒別器對于其目標函數對聯合分布差異和邊緣分布差異進行了優化。
聲明:
“基于自適應對抗網絡的鋰電池組故障診斷方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)