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柴毅

作品数：10 被引量：0H指数：0
供职机构：重庆邮电大学更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 10篇中文专利

领域

  • 5篇电气工程

主题

  • 8篇电池
  • 8篇锂电池
  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 2篇电池容量
  • 2篇电路
  • 2篇端到端
  • 2篇多故障
  • 2篇映射
  • 2篇神经网络模型
  • 2篇数据采集
  • 2篇数据采集板
  • 2篇数据分布
  • 2篇数据来源
  • 2篇能量函数
  • 2篇自学习
  • 2篇网络
  • 2篇网络模型
  • 2篇微结构
  • 2篇先验

机构

  • 10篇重庆邮电大学

作者

  • 10篇李鹏华
  • 10篇柴毅
  • 6篇胡向东
  • 6篇侯杰
  • 4篇程安宇
  • 4篇张亚鹏
  • 2篇岑明
  • 2篇刘佳
  • 2篇李银国
  • 2篇周思
  • 2篇李永福
  • 2篇邱翊峰

年份

  • 2篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2021
  • 4篇2020
  • 1篇2015
  • 1篇2013
共 10 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于AST-LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法
本发明涉及一种基于AST‑LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法，属于锂电池PHM领域。该方法包括：1)集多个电池充放电周期电压、电流、温度和对应的容量值；2)构建深度AST‑LASTM模型；3)基于AST‑...
李鹏华张家昌张子健柴毅熊庆宇丁宝苍魏善碧
文献传递
基于蒙特卡洛方法的锂电池异常工况数据自组增强方法
本发明涉及一种基于蒙特卡洛方法的锂电池异常工况数据自组增强方法，属于锂电池检测领域，包括以下步骤：S1：对小样本锂电池异常工况序列进行小波分解，得到多尺度小波系数；S2：将多尺度小波系数映射成m维超空间中点；S3：对多尺...
李鹏华程家伟柴毅程安宇胡向东侯杰朱智勤张亚鹏董江林
基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法
本发明涉及一种基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法，属于锂电池健康监测领域，包括以下步骤：S1：根据锂电池健康状态监测的任务类型，以1d‑CNN和AST‑LSTM NN为核心模块进行组合，根据任务要求的性能指标...
李鹏华刘佳柴毅胡向东程安宇利节侯杰朱智勤张亚鹏卢楠
基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法
本发明涉及一种基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法，属于锂电池健康监测领域，包括以下步骤：S1：根据锂电池健康状态监测的任务类型，以1d‑CNN和AST‑LSTM NN为核心模块进行组合，根据任务要求的性能指标...
李鹏华刘佳柴毅胡向东程安宇利节侯杰朱智勤张亚鹏卢楠
采用量子Hopfield神经网络的模拟电路多故障智能诊断方法
本发明提供一种采用量子Hopfield神经网络的模拟电路多故障智能诊断方法，针对模拟电路的多故障耦合问题，包括数据采集、特征提取、特征量子化和故障成因概率分析等步骤。模拟电路的理想单故障响应和实测多故障响应分别通过SPI...
李鹏华李银国柴毅岑明李永福邱翊峰周思
文献传递
一种锂电池SOH估算和RUL预测的端到端神经网络建立方法
本发明涉及一种锂电池SOH估算和RUL预测的端到端神经网络建立方法，属于电池技术领域。在数据端，对测量的电池样本进行组织，以使其适用于SOH监测和RUL预测任务。在自动建模过程中，通过KS检验研究了神经网络超参数的先验分...
张子健李鹏华胡晓松柴毅熊庆宇胡向东陈立平侯杰
一种基于AST-LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法
本发明涉及一种基于AST‑LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法，属于锂电池PHM领域。该方法包括：1)集多个电池充放电周期电压、电流、温度和对应的容量值；2)构建深度AST‑LASTM模型；3)基于AST‑...
李鹏华张家昌张子健柴毅熊庆宇丁宝苍魏善碧
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基于蒙特卡洛方法的锂电池异常工况数据自组增强方法
本发明涉及一种基于蒙特卡洛方法的锂电池异常工况数据自组增强方法，属于锂电池检测领域，包括以下步骤：S1：对小样本锂电池异常工况序列进行小波分解，得到多尺度小波系数；S2：将多尺度小波系数映射成m维超空间中点；S3：对多尺...
李鹏华程家伟柴毅程安宇胡向东侯杰朱智勤张亚鹏董江林
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采用量子Hopfield神经网络的模拟电路多故障智能诊断方法
本发明提供一种采用量子Hopfield神经网络的模拟电路多故障智能诊断方法，针对模拟电路的多故障耦合问题，包括数据采集、特征提取、特征量子化和故障成因概率分析等步骤。模拟电路的理想单故障响应和实测多故障响应分别通过SPI...
李鹏华李银国柴毅岑明李永福邱翊峰周思
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一种锂电池SOH估算和RUL预测的端到端神经网络建立方法
本发明涉及一种锂电池SOH估算和RUL预测的端到端神经网络建立方法，属于电池技术领域。在数据端，对测量的电池样本进行组织，以使其适用于SOH监测和RUL预测任务。在自动建模过程中，通过KS检验研究了神经网络超参数的先验分...
张子健李鹏华胡晓松柴毅熊庆宇胡向东陈立平侯杰
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