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J-GLOBAL ID：201702232546483215   整理番号：17A0470083

新しい電池劣化モデルを用いたLi(NiMnCo)O_2~をベースにしたリチウムイオン電池の予知【Powered by NICT】

Prognostics of Li(NiMnCo)O₂-based lithium-ion batteries using a novel battery degradation model

著者 (4件)： Yang Fangfang (Department of Systems Engineering and Engineering Management, City University of Hong Kong, Tat Chee Avenue, Kowloon, Hong Kong, China) ,  Wang Dong (Department of Systems Engineering and Engineering Management, City University of Hong Kong, Tat Chee Avenue, Kowloon, Hong Kong, China) ,  Xing Yinjiao (Center for Advanced Life Cycle Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Tsui Kwok-Leung (Department of Systems Engineering and Engineering Management, City University of Hong Kong, Tat Chee Avenue, Kowloon, Hong Kong, China)
資料名： Microelectronics Reliability  (Microelectronics Reliability)
巻： 70  ページ： 70-78  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0530A  ISSN： 0026-2714  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかのリチウムイオン電池材料は明らかな変曲点を持つ二相分解挙動,リチウムニッケルマンガンコバルトオキシド(Li(NiMnCo)O_2またはNMC)細胞などを示した。電池の残存耐用年数(RUL)を予測するために本論文で提案したモデルに基づくBayesアプローチ。最初に,NMC電池の劣化傾向を捕捉するために開発された二項対数モデル。電池劣化データをフィッティングすることにより,開発したモデルは,既存の経験的電池劣化モデルよりも優れていることを実験的に実証した。,モデルに組み込まれた電池の可能性のある分解軌跡を推定することである粒子フィルタリングベース予後法。これに対応して,NMC電池のRUL値は確率密度関数の項によって表現した。開発された方法の有効性を,収集した実験データを用いて検証した。結果は,提案した予測法は既存の二項指数関数モデルよりも高い予測精度を達成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 確率密度関数 ,  モデリング ,  対数 ,  予測技法 ,  *リチウムイオン電池 ,  軌跡 ,  指数関数 ,  *電池 ,  耐用年数
準シソーラス用語： 予測精度 ,  粒子フィルタリング ,  *劣化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リチウムイオン電池 ,  劣化モデリング ,  残存有効寿命予測 ,  粒子フィルタリング

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電池 ,  劣化モデル ,  Li ,  リチウムイオン電池 ,  予知