基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)汽車電池?cái)?shù)據(jù)增強(qiáng)和故障診斷

摘要： 針對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池故障數(shù)據(jù)稀缺導(dǎo)致診斷模型泛化能力差的問題，提出了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，根據(jù)增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林（RF）模型結(jié)合貝葉斯優(yōu)化（BO）方法設(shè)計(jì)故障診斷方案，形成GAN-RF-BO電池故障診斷框架，并在真實(shí)故障數(shù)據(jù)集上與常用的多層感知機(jī)（MLP）模型、支持向量機(jī)（SVM）模型和梯度提升決策樹（GBDT）模型進(jìn)行泛化能力對(duì)比，結(jié)果表明，所提出...