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电动汽车三电系统故障诊断分析
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作者 赵志勇 韩芳 《农机使用与维修》 2026年第3期127-131,共5页
针对电动汽车三电系统(电池、电机、电控)故障特征提取难及现有诊断模型计算成本高的问题,本文提出一种改进的ShuffleDarkNet37-SE故障诊断方法。该方法融合了DarkNet的高效特征提取能力、ShuffleNet的轻量化结构以及SE通道注意力机制... 针对电动汽车三电系统(电池、电机、电控)故障特征提取难及现有诊断模型计算成本高的问题,本文提出一种改进的ShuffleDarkNet37-SE故障诊断方法。该方法融合了DarkNet的高效特征提取能力、ShuffleNet的轻量化结构以及SE通道注意力机制。试验结果表明,该方法在40行和30行两种数据样本下的诊断准确率分别达97.22%和96.10%,宏F1分数(Flmacro)分别为97.38%和96.22%。与11种主流CNN模型相比,该方法在保持较低参数量的同时实现了显著的性能提升,且在数据量减少时仍保持良好的鲁棒性,可为电动汽车的智能运维提供有效的技术支撑。 展开更多
关键词 三电系统 CNN shuffledarknet37-se 通道注意力机制
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