[发明专利]一种通过大数据预测轨交锂电池RUL的方法在审
| 申请号： | 201910914085.7 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110596595A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 常伟;余捷全 | 申请（专利权）人： | 广东毓秀科技有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/382;G01R31/392;G01R31/00;G01R31/3828 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及轨道交通的维护技术领域，尤其是一种通过大数据预测轨交锂电池RUL的方法；包括：数据准备步骤，数据整理步骤；将空余赋值、错值、交叉检验得到的逻辑不合理或者相互矛盾的数据以空值代替，而后将这些带有空值的数据导入Matlab中，通过Matlab自动填补所有空值；数据特征化步骤；目标确定步骤，计算用于学习的RUL值；数据计算步骤；训练验证步骤；算法评估步骤；通过简便的数据清洗方式得到干净数据，而后利用机器学习的不同模型，选择不同算法进行匹配验证，并进行发布，成为结构化的产品，并随着时间累积和数据丰富，模型的预测准确性会不断提升。 | ||
| 搜索关键词： | 数据计算步骤 干净数据 轨道交通 机器学习 目标确定 匹配验证 时间累积 数据清洗 数据特征 数据整理 数据准备 算法评估 大数据 结构化 锂电池 预测 算法 验证 填补 检验 发布 矛盾 维护 学习 | ||
【主权项】：
1.一种通过大数据预测轨交锂电池RUL的方法，它包括以下步骤：/nS001数据准备步骤，获取与轨道交通电池使用相关的数据；/nS002数据整理步骤，对所述轨道交通电池使用相关的数据进行清洗并将清洗后的所述轨道交通电池使用相关的数据基于时间单元进行数据构建；/n数据清洗方法：/n将空余赋值、错值、交叉检验得到的逻辑不合理或者相互矛盾的数据以空值代替，而后将这些带有空值的数据导入Matlab中，通过Matlab自动填补所有空值；/nS003数据特征化步骤，将通过数据整理步骤得到的数据进行总结和抽取，获取特征化后的数据；/nS004目标确定步骤，计算用于学习的RUL值；/nS005数据计算步骤，首先基于特征化后的数据建立电池RUL预测的模型；/nS006训练验证步骤，对模型进行训练和验证以优化该自适应模型；/nS007算法评估步骤，评估数据在不同算法下的预测结果，基于评估选择最优的算法。/n
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