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J-GLOBAL ID：201702239433505461   整理番号：17A0447369

ロット試料からの欠陥電池の同定のためのBayes非線形ランダム効果モデル【Powered by NICT】

A Bayesian nonlinear random effects model for identification of defective batteries from lot samples

著者 (2件)： Cripps Edward (School of Mathematics and Statistics, UWA, WA 6009, Australia) ,  Pecht Michael (Center for Advanced Life Cycle Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA)
資料名： Journal of Power Sources  (Journal of Power Sources)
巻： 342  ページ： 342-350  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0703B  ISSN： 0378-7753  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多数の材料とプロセスがリチウムイオン電池の製造に,電池の容量減衰測定を横断する変化をもたらした。この変動性の説明が不可欠である電池を満足に行っているかどうかを決定する。実製造問題に触発されて,本論文では,生産ロットからのリチウムイオン電池は初期生産ロットから電池の健康な集団を代表していないかどうかを評価することと,電池異常を同定できることを初期段階(サイクル)を,容量低下データに基づいて決定する方法を提案した。アプローチは非線形容量低下データを記述するために二重指数関数の使用を含んでいる。数個々の電池の反復測定の変動性を捕捉するために,二重指数関数をベイズランダム効果モデルにおける個々の電池の軌跡として埋め込んだ。モデルが元になる平均値プロセスレベルだけでなく,個々の電池レベルでの容量フェージングの確率論的予測を可能にした。結果は,個々の電池のための良好な予測被覆率を示し,筆者らのデータに対して,非健常リチウムイオン電池は50の数サイクルで同定できることを実証した。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： 指数関数 ,  リチウムイオン電池 ,  軌跡 ,  確率論 ,  *ロット ,  被覆率 ,  *電池
準シソーラス用語： 容量損失 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リチウムイオン電池 ,  容量低下 ,  非線形ランダム効果 ,  Bayes統計 ,  Markov鎖モンテカルロ法

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (7件)： ロット ,  試料 ,  欠陥 ,  電池 ,  同定 ,  非線形 ,  モデル