基于机器学习的辅助逆变器温度预测

辅助逆变器的状态直接影响地铁安全运行和乘坐舒适度,为确保地铁运行过程中辅助逆变器能正常工作,文章提出基于机器学习的方法对辅助逆变器温度进行预测,判断辅助逆变器的温度是否存在异常。首先分析原始数据并提取相关特征;其次基于多元线性回归算法、随机森林和K近邻回归模型,建立辅助逆变器温度预测模型,并进行模型训练;最后采用K折交叉验证得出该模型在测试集上的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和R-Squared指标,用以评价模型的拟合效果。试验结果表明:基于多元线性回归和随机森林建立的两个模型在此应用场景下表现较好,两种模型的置信度均在93%左右。

基于数据挖掘技术的地铁牵引电机温度预测

温度是影响牵引电机使用寿命的重要因素,提前预测对地铁安全高效的运行具有极其重要的作用。文章首先以牵引电机的运行数据为基础,选取与电机温度相关的一系列重要特征参数,通过线性回归(Ridge)模型、基于决策树构建的回归树(梯度提升树,GBDT)模型和多层感知机(MLP)模型,建立牵引电机温度预测模型并进行相应模型训练;其次,选用R-Squared、均方误差(MSE)和对称平均绝对百分比误差(SMAPE)指标,来评价模型的拟合效果。最后,利用已训练模型对之后两个月的电机温度进行预测,从而验证模型的泛化精度,实现牵引电机温度精确预测。通过研究,初步验证了数据挖掘技术在预测地铁牵引电机温度方面的有效性和可行性。结果表明,在预测电机温度时,MLP模型比其他两种模型在精准性和鲁棒性方面性能更佳。

基于混合模型及LSTM的锂电池SOH与剩余寿命预测

预测电池健康状态(state of health,SOH)的传统方法,一般以历史数据为依据,既难以预测电池实时状态,也无法估计锂电池剩余使用寿命。针对实时预测电池SOH的问题,文章依据采集的大量实车电池数据,结合机器学习与安时积分法对其进行建模预测,处理特征并训练数据。基于模型测试结果,文章提出融合LightGBM与CatBoost算法的实时SOH混合预测模型。通过两辆实车为载体进行混合模型的验证,所测算的实时SOH预测绝对平均误差为0.009。针对电池剩余使用寿命的问题,研究的目标为获取SOH衰减曲线。因此建立长短记忆(LSTM)神经网络模型预测电池SOH的未来衰减曲线,以固定时间间隔内的SOH差值为特征,减小差值波动,保证数据近似具有相同分布规律。通过对某原始设备制造商提供的实时监视数据集的验证,得出未来衰减曲线预测的绝对平均误差为0.021。总体结果表明:文章研究的锂电池实时SOH预测模型与剩余寿命预测模型,预测精度较高,电池使用方可以更好掌握锂电池的实时状态,为相关决策提供依据。

基于大数据驱动的集成模型车辆热失控预测

电池故障是新能源汽车热失控的主要威胁之一,开发一种算法预测汽车电池是否以及何时发生热失控,以便及时发送高温预警信息成为迫切需要。热失控的原因复杂而又多面,热失控或触发于动力电池内部,也可由外力触发,通过单纯的物理模型做出精确的预测较为困难。因此,构建了一种集成的机器学习算法,通过分别考虑电压和温度、异常电流、单电池一致性和过充电风险因素,构建集成模型。该集成模型由五个子模型组成,这些子模型与通过网格搜索选择的超参数相关联。为实现更加准确的预测,该方法基于实测大数据进行训练,算法实用且灵活,可预测现实场景中锂电池热失控的可能性。实验结果表明:综合误报率为0.1656,验证了该方法的可行性。

基于高斯混合模型的地铁牵引系统健康度评估

文章基于高斯混合模型,采用数据挖掘技术,对地铁牵引系统健康度评估进行研究。主要研究方法为利用无监督学习和有监督学习两种方式,分别建立机器学习模型。首先提取原始特征,采用方差过滤法和主成分分析法进行特征降维;其次在无监督学习下对是否工况分离进行讨论,选用高斯混合模型将得到的类概率值作为设备健康度评分;最后在有监督学习下选用逻辑回归模型评估牵引系统的健康度。结果表明,在无监督学习工况分离的情况下,高斯混合模型的表现状态有较高的预测精度和模型准确度。

基于机器学习的辅助逆变器进风滤网堵塞诊断

辅助逆变器是地铁牵引系统的重要组成部分,为了优化辅助逆变器的运用性能,提高地铁运行的稳定性,提出一种基于机器学习判断辅助逆变器进风滤网是否堵塞的方法。首先,在原有数据的基础上提取对辅助逆变器模块温度产生影响的特征;其次,建立模型进行模型训练。结果表明:采用该方法进行滤网堵塞诊断时,相较于支持向量机(SVM)模型方法,基于多层感知机(MLP)模型的辅助逆变器进风滤网堵塞诊断方法在数据计算和预测中诊断精度较高、鲁棒性较强。同时,研究也为后续地铁项目中辅助逆变器滤网在开展制造、维修时的优化换型提供了重要依据。

基于长短期记忆神经网络的退役动力电池梯次利用寿命预测

近年来,电动汽车和动力电池在我国大量使用,为人们的绿色出行带来了便利。自2015年以来,我国成为并一直占据全球新能源汽车市场产销量第一的位置。根据中国汽车工业协会的统计数据,截至2022年,我国纯电动汽车销量为536.5万辆,同比增长81.6%。根据公安部的统计数据,截至2022年,纯电动汽车保有量1045万辆,占新能源汽车总量的79.78%。同时,根据中国汽车动力电池产业创新联盟的统计数据,截至2022年,共有57家企业为电动汽车制造商实现动力电池装车配套,类型主要为三元锂离子电池和磷酸铁锂电池(LFP)。其中,三元锂电池占37.5%,磷酸铁锂电池占62.4%。