CWGAN

CWGAN-GP带有含锂离子电池热图像数据扩展的剩余网络模型

锂电池在储能中找到了广泛的应用。温度是评估锂离子电池状态的关键指标，许多实验需要用于研究目的的锂离子电池的热图像。然而，由于诸如高实验成本和相关风险之类的因素，获取锂离子电池故障的热成像样品是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们的研究提议利用有条件的Wasserstein生成对抗网络，该网络具有梯度惩罚和残留网络（带剩余网络的CWGAN-GP），以增强描述锂离子电池故障的热图像的数据集。我们采用各种评估指标来定量分析和比较锂离子电池的热图像。随后，扩展的数据集，包括四种描述锂离子电池故障的热图像的类型的热图像，是输入基于面具区域的卷积神经网络进行训练的。结果表明，就锂离子电池的生成的热图像质量而言，提出的模型超过了传统的生成对抗网络和Wasserstein生成对抗网络。此外，数据集的增强导致基于掩模区域的卷积神经网络的故障诊断准确性提高。