【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿用新能源重型卡车动力电池故障预测，特别涉及一种基于rnn循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法。
技术介绍
1、新能源矿用车在现代矿业中发挥着重要作用，然而，其电池系统故障频繁发生。针对这一问题，研究人员和技术人员一直在探索高效准确的电池故障预测算法。在这个背景下，基于循环神经网络（rnn）的电池故障预测算法被认为是一种潜在的解决方案。
2、目前已有一些技术方案尝试解决电池故障预测的问题。其中，美国专利申请编号us17663326提出了一种基于深度学习的电池故障预测系统，采用长短期记忆网络（lstm）结构对时间序列数据进行建模。然而，这种方法在处理大规模、复杂数据时仍然存在计算复杂度高、模型泛化能力不足等问题，导致预测准确性不够理想，且无法满足实时预测需求。
3、现有技术中存在的问题和缺点主要集中在以下几个方面：首先，传统基于规则或统计模型的方法往往无法捕捉到复杂的电池故障模式，导致预测精度不高。其次，基于深度学习的方法虽然可以处理复杂数据，但模型训练和推理过程中存在的计算负载大、模型泛化能力差等问题限制了其实际应用效果。此外，现有技术往往缺乏对特定应用场景的定制化优化，无法充分利用领域知识和特征。
4、在解决这些问题时，面临着数据质量不佳、特征选择困难、模型调优复杂等问题。例如，电池系统的数据可能存在缺失、噪声或不平衡的情况，需要进行有效的数据清洗和预处理。同时，如何选择有效的特征和优化模型结构也是需要考虑的关键问题。
技术实现思路p>
1、本专利技术提供一种基于rnn循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，旨在克服现有技术中存在的问题和缺点，以提高预测准确性和实时性，具体如下：
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种基于rnn循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，具体包括以下步骤：
4、1）数据收集与整合，从新能源矿卡的电池管理系统中收集电池运行数据，并整合新能源矿卡的工作环境数据；
5、2）数据清洗，对数据进行去除异常值、填补缺失值以及归一化处理；
6、3）数据标准化，对数据进行处理消除不同参数之间的量纲差异；
7、4）特征提取与构建，将收集到的数据按照时间序列特征、统计特征及趋势特征进行提取，构成不同的数据集，根据电池的工作环境和历史数据，构建能够反映电池健康状况和故障趋势的综合特征向量；
8、5）将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；
9、6）创建循环神经网络rnn模型架构，选择rnn变体，构建多层rnn网络结构，对rnn层进行长短期记忆网络lstm和门控循环单元gru层的堆叠，自定义rnn层，调整lstm和gru层的数量，通过堆叠多层lstm和gru，形成新的交替lstm-gru叠层网络，将上一层的输出作为下一层的输入，使用lstm或gru单元来捕捉时间序列中的长期依赖关系；
10、7）模型训练与调优，采用时间序列交叉验证方法，选择相应的损失函数，使用训练集对模型进行训练，并在验证集上进行模型参数调优；
11、8）模型评估与预测，使用测试集对训练好的模型进行评估，计算预测准确率、召回率、f1分数评价指标；对新的电池数据进行预测，得到电池故障的预测结果，并与实际故障情况进行比对和验证；
12、9）部署与实时监测，将训练好的模型部署到新能源矿卡系统中，建立实时监测系统，持续监测电池运行状态和预测故障，设计报警机制，当模型检测到电池可能存在故障时，及时发送警报并采取相应的预防措施。
13、优选地，所述步骤5）还包括数据增强，数据增强采用人工合成数据smote合成新样本方式，对于少数类中的每一个样本x_i，其中i是样本的索引，执行以下步骤：
14、1）计算k近邻：
15、使用欧氏距离或其他距离度量，计算x_i到所有少数类样本的距离，并选择其最近的k个邻居，这k个邻居记为x_zi，其中z是邻居的索引，i仍然表示原始样本的索引；
16、2）随机选择邻居并生成新样本：
17、从x_i的k近邻中随机选择一个邻居x_zn，其中n是随机选择的邻居的索引，然后，在x_i和x_zn之间的连线上随机选择一个点作为新合成的样本，这个新样本x_new可以通过以下公式来生成：
18、x_new = x_i + rand(0, 1) * (x_zn - x_i)
19、其中rand(0, 1)是一个在[0, 1]之间的随机数，这个公式实际上是在x_i和x_zn之间的线段上随机选择一个点；
20、3）重复以上步骤：
21、对于少数类中的每一个样本，重复上述步骤来生成新的样本，直到达到所需的过采样比例或数量。
22、优选地，所述rnn模型架构包括：
23、1）输入层：负责接收时间序列数据，对于电池故障预测，输入数据包括电池的电压、电流、温度随时间变化的序列数据；
24、2）rnn层：用于捕捉序列数据中的时间依赖关系；
25、3）全连接层：用于从rnn层的输出中提取特征，并进行相应的转换；
26、4）输出层：输出一个介于0和1之间的概率值用以预测电池是否会发生故障，以及预测电池剩余寿命。
27、优选地，步骤3）中，采用z-score标准化公式将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间，z-score标准化公式为：
28、 ，其中，x是某个观测值，μ是数据的均值，σ是数据的标准差。
29、优选地，lstm层包括以下单元：
30、遗忘门：决定从单元状态中丢弃哪些信息，
31、输入门：决定哪些新信息将被存储在单元状态中，
32、单元状态更新：结合遗忘门和输入门来更新单元状态，
33、输出门：基于单元状态来决定输出内容，
34、gru层包括以下单元：
35、重置门：决定如何结合新的输入与前一时刻的信息，
36、更新门：决定要保留多少过去的信息以及要加入多少新信息，
37、候选隐藏状态：基于重置门和当前输入计算，
38、最终隐藏状态：结合更新门、前一时刻的隐藏状态和候选隐藏状态。
39、优选地，rnn层堆叠包括：
40、顺序叠加：首先，输入数据通过一个或多个lstm层进行处理，然后lstm层的输出作为gru层的输入，顺序叠加允许模型首先通过lstm层捕获长期依赖关系，然后通过gru层进一步提取和整合信息；
41、并行叠加：输入数据同时被送入lstm层和gru层，然后这两个层的输出被合并以形成最终的表示，允许模型同时利用lstm和gru的不同特性来提取特征。
42、优选地，在lstm和gru层之间或每个层内部，添加随机失活dropout层来随机将一部分神经元的输出置为零。
43、优选地，rnn层堆本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，所述步骤5）还包括数据增强，数据增强采用人工合成数据SMOTE合成新样本方式。
3.如权利要求2所述的基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，所述RNN模型架构包括：
4.如权利要求3所述的基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，步骤3）中，采用z-score标准化公式将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间，z-score标准化公式为：
5.如权利要求4所述的基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，RNN层堆叠包括：
6.如权利要求5所述的基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，在LSTM和GRU层之间或每个层内部，添加随机失活Dropout层来随机将一部分神经元的输出置为零。
7.如权利要求5所述的基于RNN循环神经网络的新能
8.如权利要求5所述的基于RNN循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，所述电池运行数据包括电池电压、电池电流、电池温度、充电次数、放电深度，所述工作环境数据包括工作负载、环境温度、环境湿度。
...【技术特征摘要】
1.一种基于rnn循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于rnn循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，所述步骤5）还包括数据增强，数据增强采用人工合成数据smote合成新样本方式。
3.如权利要求2所述的基于rnn循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，所述rnn模型架构包括：
4.如权利要求3所述的基于rnn循环神经网络的新能源矿卡的电池故障预测方法，其特征在于，步骤3）中，采用z-score标准化公式将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间，z-score标准化公式为：
5.如权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵伟，袁一力，王大鹏，
申请(专利权)人：杭州神驹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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