储能科学与技术 ›› 2024, Vol. 13 ›› Issue (10): 3666-3668.doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0782
摘要:
本文综述了人工智能(AI)辅助下的动态声纹分析策略在电池组异常识别中的应用创新情况。首先概述了声纹识别理论的基础,随后详细介绍了AI的理论框架,包括机器学习、深度学习等关键技术,以及这些技术如何在复杂数据处理、模式识别等方面展现出强大的能力。重点探讨了基于AI和声纹技术的电池组异常检测策略。通过集成高精度的声音采集设备、先进的信号处理技术以及优化的AI算法,该策略能够实时监测电池组运行过程中的声音变化,并利用动态声纹分析技术提取出关键的声音特征,进行异常模式的识别与分类。新技术不仅提高了异常识别的准确性和实时性,还能够有效应对电池组运行过程中可能出现的复杂多变的异常情况。
中图分类号: