Open-circuit fault diagnosis of DC charging pile rectifier based on sparse data and CNN-ISSA-BiLSTM
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
A Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) fault diagnosis model based on sparse data and Convolutional Neural Network optimized with Improved Sparrow Search Algorithm (ISSA) is proposed to address the problem of high redundancy of open circuit fault data and low fault diagnosis accuracy in rectifiers of the electric vehicle DC charging pile. Firstly, a Sparse Autoencoder is used to perform sparse dimensionality reduction on the redundant features of the rectifier, and the CNN is used to extract local features. Then, the Bat Algorithm (BA) is used to update the position of the SSA discoverer to improve the convergence performance of SSA in the early stage, the Gaussian difference mutation algorithm is used to mutate the optimal population position of SSA to improve the diversity of SSA in the later stage, and ISSA is used to optimize the BiLSTM hyperparameters. Finally, ISSA-BiLSTM is used to identify temporal features and evaluate the diagnostic results of the proposed method and traditional deep learning methods under strong noise. The experimental results show that the fault classification accuracy of this method is as high as 99.70%.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Open-circuit fault diagnosis of DC charging pile rectifier based on sparse data and CNN-ISSA-BiLSTM
- Date Crossref
- 01/06/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Chongqing Jiaotong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Anhui University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chongqing Metrology Quality Inspection and Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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College of Traffic & Transportation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Electrical Engineering and Automation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chongqing Yudian Quality Inspection Co. pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
Chongqing Jiaotong University, Anhui University et Chongqing Metrology Quality Inspection and Research Institute, avec 3 autres affiliations.
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