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[發(fā)明專利]基于時(shí)間序列分析原理的衛(wèi)星鋰電池電壓預(yù)測(cè)方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202010718770.5 申請(qǐng)日: 2020-07-23
公開(kāi)(公告)號(hào): CN111815069B 公開(kāi)(公告)日: 2022-08-16
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李偉宸;張登峰 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 南京理工大學(xué)
主分類號(hào): G06Q10/04 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q10/06;H01M10/052;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203 代理人: 朱沉雁
地址: 210094 江*** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 時(shí)間 序列 分析 原理 衛(wèi)星 鋰電池 電壓 預(yù)測(cè) 方法
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于時(shí)間序列分析原理的衛(wèi)星鋰電池電壓預(yù)測(cè)方法,其特征在于:采集衛(wèi)星鋰電池在軌工作時(shí)全壽命周期的電壓遙測(cè)數(shù)據(jù),預(yù)處理,并根據(jù)時(shí)間序列分析原理重新構(gòu)建為兩組不同長(zhǎng)度的電壓序列集后,訓(xùn)練優(yōu)化循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);利用得到的優(yōu)化循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)精確地在線預(yù)測(cè)衛(wèi)星鋰電池的電壓變化趨勢(shì),為衛(wèi)星鋰電池的故障診斷提供量化依據(jù);包括以下步驟:

步驟1、采集衛(wèi)星鋰電池在軌工作時(shí)全壽命周期的電壓遙測(cè)數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)入步驟2;

步驟2、對(duì)采集的衛(wèi)星鋰電池遙測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù),即采樣數(shù)據(jù)向量V,轉(zhuǎn)入步驟3;

步驟3、根據(jù)時(shí)間序列分析原理,將采樣數(shù)據(jù)向量V重新構(gòu)建成兩組不同長(zhǎng)度的電壓序列集,一組作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入集,另一組作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出集,轉(zhuǎn)入步驟4;

步驟4、根據(jù)電壓序列集的序列長(zhǎng)度,確定循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)并構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),轉(zhuǎn)入步驟5;

步驟5、訓(xùn)練構(gòu)建完成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并利用學(xué)習(xí)率衰減算法優(yōu)化循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中的學(xué)習(xí)率,將訓(xùn)練完成得到的優(yōu)化循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置為衛(wèi)星鋰電池電壓預(yù)測(cè)模型,轉(zhuǎn)入步驟6;

步驟6、利用得到的衛(wèi)星鋰電池電壓預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星鋰電池電壓的在線預(yù)測(cè)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)間序列分析原理的衛(wèi)星鋰電池電壓預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟1中,采集衛(wèi)星鋰電池在軌工作時(shí)全壽命周期的電壓遙測(cè)數(shù)據(jù)時(shí),自衛(wèi)星鋰電池首次開(kāi)始工作起,直至衛(wèi)星鋰電池因故障或失效而被從電池組中切除為止,按照設(shè)定的采樣時(shí)間周期對(duì)衛(wèi)星鋰電池的電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于時(shí)間序列分析原理的衛(wèi)星鋰電池電壓預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟2中,對(duì)采集到的衛(wèi)星鋰電池遙測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,所述的預(yù)處理包括刪除異常數(shù)據(jù)、插補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的歸一化中的至少一種;預(yù)處理后的數(shù)據(jù),記為采樣數(shù)據(jù)向量V=[v1,v2,…,vt,…,vn];其中,vt為t時(shí)刻的電壓采樣值,n為采樣的電壓值的個(gè)數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于時(shí)間序列分析原理的衛(wèi)星鋰電池電壓預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟3中,根據(jù)時(shí)間序列分析原理,將采樣數(shù)據(jù)向量V重新構(gòu)建為兩組不同長(zhǎng)度的電壓序列集,一組作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入集,另一組作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出集,構(gòu)建方式具體如下:

確定輸入集的電壓序列的長(zhǎng)度為m,輸出集的電壓序列的長(zhǎng)度為l,即利用采樣數(shù)據(jù)向量V中的前m個(gè)時(shí)刻數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)后l個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù);首先,從采樣數(shù)據(jù)向量V中,提取向量Vin1=[v1,v2,…,vm-1,vm],Vin2=[v2,v3,…,vm,vm+1],……,Vin(n-l-m+1)=[vn-l-m+1,vn-l-m+2,…,vn-l-1,vn-l],作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入集,記為矩陣Vin

其次,從采樣數(shù)據(jù)向量V中,提取向量Vou1=[vm+1,vm+2,…,vm+l-1,vm+l],Vou2=[vm+2,vm+3,…,vm+l,vm+l+1],,……,Vou(n-l+1)=[vn-l+1,vn-l+2,…,vn--1,vn],作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出集,記為矩陣Vou

n為采樣的電壓值的個(gè)數(shù)。

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