基于Conv-Attention-MLP的新能源汽车电池异常检测方法

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摘 要： 针对于新能源汽车电池异常信号的检测，传统异常检测方法对多个维度电池数据检测精度低、泛化性差等问题，本文提出一种融合了卷积（Conv）、自注意力机制（Attention）和多层感知器（MLP）的Conv-Attention-MLP深度神经网络方法，该方法首先对多个维度的时序数据使用特征卷积进行降维，再利用多头自注意力机制（MultiHead-Self-Attention， MSA）对数据的时间不同步以及数据逻辑之间的重建模，最后经过多层感知机（MLP）的连续线性映射与非线性运算，产生复杂的分段映射，以达到更好的拟合效果。（剩余7128字）