融合注意力机制的CNN-GRU燃料电池老化趋势预测OA北大核心CSTPCD
Aging trend prediction of fuel cells based on CNN-GRU with attention mechanism
精确预测燃料电池老化趋势不仅能为电池健康管理和剩余寿命估计提供可靠依据,而且在提高电池安全性方面具有重要意义.提出一种融合注意力机制的CNN-GRU燃料电池老化趋势预测模型.首先根据电池老化特性和皮尔逊相关系数,构建由堆电压、电压最大偏差率和电流组成的混合老化指标作为输入.然后利用注意力机制对CNN卷积特征进行进一步权重评估,凸显重要特征,弱化次要特征.同时,探究SE-Block、ECA-Block、CBAM-Block三种注意力机制模块对预测精…查看全部>>
Accurate prediction of aging trend of fuel cells not only provides a reliable foundation for Prognostics Health Management and estimation of remaining useful life,but also plays an important role in enhancing safety.This paper proposes a CNN-GRU prediction model with attention mechanism.According to aging mechanism and Pearson correlation coefficient,an aging index comprising voltage,maximum voltage deviation rate and current is built as input.Then,the weigh…查看全部>>
周雅夫;李瑞洁;侯代峥
大连理工大学 机械工程学院,辽宁 大连 116081大连理工大学 机械工程学院,辽宁 大连 116081大连理工大学 机械工程学院,辽宁 大连 116081
动力与电气工程
燃料电池老化趋势预测注意力机制老化指标门口循环单元
fuel cellsaging trend predictionattention mechanismaging indexGated Recurrent Unit
《重庆理工大学学报》 2024 (17)
106-112,7
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