arXiv eess.SY 系统与控制· Yue Wu, Ziyu Mo, Jinze Dai, Ziqing Xia, Shengyu Tao, Yusheng Zheng, Yunhong Che·2026-10-12 12:00· 8 小时前精选AI 评分52

闭环域生成框架提升电池健康跨域诊断精度

Closed-loop domain generation enhances battery health diagnosis

AI 导读

论文提出闭环域生成框架，用于动态条件下的跨域电池健康诊断。其通过基于 VAE 的潜空间外推实现受物理约束的域生成，将源数据与少量早期目标域数据映射到共享潜空间，并用贝叶斯优化自动校准采样、潜空间正则化、外推、扰动和生成量等超参数，且采用无泄漏验证严格排除目标域后期数据。

推荐理由

论文给出跨域诊断的三项平均误差数值，可据此评估该框架相对传统方法的精度差距。