基于KF-ESN算法的新能源汽车电池组故障在线监控系统

当前的光学超精密检测采用基于改进CNN电池组故障诊断方法受到噪声数据影响,导致故障数据监控精准度低,对此提出基于KF-ESN算法的新能源汽车电池组故障在线监控系统。使用霍尔传感器结构,检测电池组电压和电流。通过控制模块,使主机具备自动递增特性,经由SMD-140035H蜂鸣器,实现故障报警。在ESN网络中通过KF算法进行电池组故障在线估计,计算网络输出权值和误差协方差的先验值,通过目标值校正后,只需评估网络输出权值,就能得到精准故障监控系统。实验结果表明,该系统分别与标准故障电压、电流数据存在最大为0.02 V和0.01 A的误差,具有精准监控结果。