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一种船舶箱式电源剩余寿命预测方法
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作者 贺伟 刘汝杰 张骁 《船舶工程》 2025年第S2期355-362,共8页
[目的]为了应对船舶箱式电源系统在独特运行环境下电池性能退化可能引发的严重后果,[方法]深入探讨一种提升其安全性与可靠性的创新的电池剩余寿命预测方法。该方法构建一种融合多头注意力(MHA)机制的混合神经网络ShipPower-RULAttn。... [目的]为了应对船舶箱式电源系统在独特运行环境下电池性能退化可能引发的严重后果,[方法]深入探讨一种提升其安全性与可靠性的创新的电池剩余寿命预测方法。该方法构建一种融合多头注意力(MHA)机制的混合神经网络ShipPower-RULAttn。其核心在于利用MHA机制自适应地赋予电池运行过程中采集的多维时序数据差异化的权重,有效融合这些包含电池老化状态信息的多模态特征以精准预测电池剩余使用寿命(RUL)。使用NASA锂离子电池数据集进行模型评估并与当前主流电池寿命预测技术在相同数据集进行对比,[结果]结果表明:相比传统RNN、GRU等模型ShipPower-RULAttn在预测精度、内存需求等方面表现更优。[结论]提出的ShipPower-RULAttn方法能够有效评估电池健康状态并预测其使用寿命,为优化船舶电源系统的维护策略、提升安全水平及整体可靠性提供技术支撑。 展开更多
关键词 多头注意力机制 船舶箱式电源 RUL shippower-rulattn
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