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锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)的准确预测对于评估电池状态至关重要。为了准确预测RUL,本文基于Transformer网络设计了以一种全新的模型p-Transformer。针对原始数据存在噪声的问题,构建了预处理前置编码器。在编码器内,原始输入数据叠加噪声信号,并实现数据降维压缩。而后将得到的深层数据输入到Transformer网络中,以学习原始数据中有价值的信息和深层次的非线性特征,得到最终预测结果。该模型在两个公共数据集上进行了大量实验,并与一些基准方法进行了比较。结果表明,本文提出的模型在预测RUL方面具有更小的误差,准确性更高。 相似文献
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航道中船舶安全航行的分析 总被引:1,自引:0,他引:1
由于航道的复杂性,船舶在此水域航行安全受到严重影响,因此船舶在进出航道前引航员、船长及驾驶员要做好充足准备;在航道航行时应该注意本船船位、航速、航向以及他船,并按章航行。 相似文献
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目前复合储能系统的功率分配普遍采用基于功率直接分解的方法,此方法忽略了电量的累积效应,无法直接控制储能装置的状态。针对该问题,本文提出基于荷电状态的复合储能系统功率分配方法。该方法省略功率分解环节,直接构造功率指令与荷电状态之间的函数关系,并以此为基础同时控制瞬时变量(功率)和时间累积变量(荷电状态),从而使系统中的各储能装置在各时间尺度上均能维持相对的能量平衡。以由超级电容和电池构成的复合储能系统为例,在Simulink仿真平台上建立仿真模型。对基于荷电状态的功率分配方法和滤波法进行了仿真对比,并且验证了结论的正确性。 相似文献
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