60、机器学习在故障预测及再制造质量控制中的应用

机器学习在故障预测及再制造质量控制中的应用

1. 锂电池故障预测

1.1 研究背景与方法

锂电池在众多应用中是主流的供能技术，但存在危险性，因此需要一个监测和预测故障的系统。本文提出了一个两层系统来预测锂电池故障，第一层预测关键值，第二层对第一层的值进行分类。

为了预测温度、电压和电流的值，测试了自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和长短期记忆网络（LSTM）。同时使用均方根误差（RMSE）来分析预测模型的误差，使用召回率来分析分类模型的效率。

1.2 数据处理与模型训练

• 数据处理 ：向三号电池注入外部热量，对整个数据集进行相关性分析，确定对故障分类必要的变量，结果表明电池过热与电压、电流和温度直接相关。
• 模型训练 ：将逻辑回归（LR）、带线性核的支持向量机（SVM）和具有100个估计器的随机森林（RF）用50%的数据进行训练，其余数据进行测试，三者的准确率和精确率均为99%，召回率分别为95%、96%和97%。

1.3 ARIMA和LSTM模型预测

• 参数确定 ：对自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）进行分析，确定ARIMA的参数p为5，d和q为0；LSTM使用五个过去样本和300个神经元进行训练，激活函数为修正线性单元（RELU），优化器为Adam。
• 预测结果 ：两个模型都对未来值进行了预测，结果如下表所示：
  | 预测模型 | 未