基于多特征自适应融合的电池模拟器电路缺陷预测方法技术

本申请公开了基于多特征自适应融合的电池模拟器电路缺陷预测方法，包括采用电流图像编码法对电流信号进行编码，将得到的电流图像整理成电路缺陷数据集；采用深度可分离卷积网络提取电路缺陷的空域特征；采用BiGRU网络提取电路缺陷的时域特征；采用残差空洞卷积网络提取电路缺陷的深度特征；采用自适应特征融合网络对空域特征、时域特征和深度特征进行自适应融合，得到自适应融合特征；将自适应融合特征输入多层缺陷预测分类器，得到最终的电池模拟器电路缺陷预测结果。本申请的电池模拟器电路缺陷预测方法精准性高且抗干扰性强，能够精准且迅速地对电池模拟器电路缺陷进行预测，为电池模拟器电路缺陷预测系统提供了一种有效方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电池模拟器电路人工智能缺陷预测领域，具体涉及一种基于多特征自适应融合的电池模拟器电路缺陷预测方法。

技术介绍

1、在现代电子设备和系统的开发与测试过程中，电池模拟器被广泛应用于电源管理系统的开发、调试、性能评估等多个环节，电池模拟器通过模拟真实电池的行为，帮助工程师在实验室环境下测试和优化各类电池驱动设备的性能。然而，由于长时间运行或过载等原因，电池模拟器电路可能会发生缺陷或故障，例如内部短路、外部短路、开路、连接故障、过充、过放等问题，这些电路缺陷不仅会影响测试的准确性和可靠性，甚至可能导致设备损坏或延长开发周期，进而造成经济损失，因此，如何有效地预测电池模拟器电路缺陷，及时发现潜在问题，并采取相应措施，是保证系统稳定运行和缩短开发周期的重要课题。

2、随着电子技术和智能算法的快速发展，电路缺陷预测技术也得到了显著提升，传统的电路缺陷检测方法主要依赖于人工监控和工程师的经验判断，通常需要长时间的观察和分析，诊断效率较低且容易出现漏诊的情况，为了提高缺陷预测的准确性与效率，近年来，基于深度学习的缺陷预测技术逐渐受到关注，通过引入深本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多特征自适应融合的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，采用电流图像编码法对电流信号进行编码，将得到的电流图像整理成电路缺陷数据集，包括：

3.如权利要求1中所述的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，采用深度可分离卷积网络提取电路缺陷的空域特征，包括：

4.如权利要求1中所述的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，采用BiGRU网络提取电路缺陷的时域特征，包括：

5.如权利要求1中所述的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，采用残差空洞卷积网络提取电路...

【技术特征摘要】

1.基于多特征自适应融合的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，采用电流图像编码法对电流信号进行编码，将得到的电流图像整理成电路缺陷数据集，包括：

3.如权利要求1中所述的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，采用深度可分离卷积网络提取电路缺陷的空域特征，包括：

4.如权利要求1中所述的电池模拟器电路缺陷预测方法，其特征在于，采用bigru网络提取电路缺陷的时域...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：湖南恩智测控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：