基于Conv-Attention-MLP的新能源汽車電池異常檢測方法

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摘 要： 針對于新能源汽車電池異常信號的檢測，傳統(tǒng)異常檢測方法對多個維度電池數(shù)據(jù)檢測精度低、泛化性差等問題，本文提出一種融合了卷積（Conv）、自注意力機制（Attention）和多層感知器（MLP）的Conv-Attention-MLP深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法，該方法首先對多個維度的時序數(shù)據(jù)使用特征卷積進行降維，再利用多頭自注意力機制（MultiHead-Self-Attention， MSA）對數(shù)據(jù)的時間不同步以及數(shù)據(jù)邏輯之間的重建模，最后經(jīng)過多層感知機（MLP）的連續(xù)線性映射與非線性運算，產(chǎn)生復雜的分段映射，以達到更好的擬合效果。（剩余7128字）