基于多模态融合的汽车充电桩故障诊断研究

摘要

随着电动汽车的普及,充电桩故障诊断变得日益重要。本文提出一种基于多模态融合的充电桩故障诊断方法以识别和预测两类常见故障。第一类故障源于设备部件损坏或外部环境导致的绝缘故障,表现为电气信号的短时突变;第二类故障由散热部件损毁或长时间高温工作引发,属于累积性故障。采用支持向量机(SVM)处理第一类故障,利用长短期记忆神经网络(LSTM)分析第二类故障。通过多模态融合提高了故障诊断的准确性和鲁棒性。实验结果表明,所提方法在充电桩故障诊断中具有较高的准确率,为实际应用提供了有益参考。