本发明提供一种基于工况数据的
新能源汽车电控系统故障预测方法，在收集新能源汽车电控系统故障数据及故障样本的基础上，如控制器输出偏差、控制器响应数据、仪表显示偏差等字段的数据，利用这些数据作为新能源汽车故障预测数据库的支撑，作为学习样本，结合神经网络预测的方法，建立基于神经网络的电控系统故障预测模型，通过矩阵运算和softmax层的转化得到最终的概率预测矩阵，选取概率最大的那一项故障作为最终的预测结果。模型的训练方法为随机梯度下降法，通过不断地迭代直到误差小于阈值或者迭代次数大于设定值，最终形成了可用于实际电控系统故障预测的神经网络模型，对故障的预测准确率达到96％以上。
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“基于工况数据的新能源汽车电控系统故障预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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