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基于改进CNN-SVM的动力电池组故障诊断研究

廖力 马明东 常春 姜久春

电源技术2024,Vol.48Issue(7):P.1273-1280,8.
电源技术2024,Vol.48Issue(7):P.1273-1280,8.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2024.07.015

基于改进CNN-SVM的动力电池组故障诊断研究

廖力 1马明东 1常春 1姜久春1

作者信息

  • 1. 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068
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摘要

关键词

锂离子电池组/故障诊断/卷积神经网络/支持向量机/PSO

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

廖力,马明东,常春,姜久春..基于改进CNN-SVM的动力电池组故障诊断研究[J].电源技术,2024,48(7):P.1273-1280,8.

基金项目

国家自然科学基金(52177212) (52177212)

湖北省教育厅科学研究计划(T2021005)。 (T2021005)

电源技术

OA北大核心CSTPCD

1002-087X

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