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J-GLOBAL ID：201302258243863475   整理番号：13A1055075

データ駆動法を使用するリチウムイオン電池の健全性診断と残耐用寿命予測

Health diagnosis and remaining useful life prognostics of lithium-ion batteries using data-driven methods

著者 (5件)： NUHIC Adnan (Deutsche ACCUmotive GmbH & Co. KG, Neue Str. 95, 73230 Kirchheim u. Teck (Nabern), DEU) ,  TERZIMEHIC Tarik (Deutsche ACCUmotive GmbH & Co. KG, Neue Str. 95, 73230 Kirchheim u. Teck (Nabern), DEU) ,  SOCZKA-GUTH Thomas (Deutsche ACCUmotive GmbH & Co. KG, Neue Str. 95, 73230 Kirchheim u. Teck (Nabern), DEU) ,  BUCHHOLZ Michael (Inst. of Measurement, Control, and Microtechnology, Ulm Univ., 89081 Ulm, DEU) ,  DIETMAYER Klaus (Inst. of Measurement, Control, and Microtechnology, Ulm Univ., 89081 Ulm, DEU)
資料名： Journal of Power Sources  (Journal of Power Sources)
巻： 239  ページ： 680-688  発行年： 2013年10月01日 
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： ハイブリッド及び電気自動車のリチウムイオン(Li-イオン)電池の健全状態(SOH)の精密な評価と信頼できる残耐用寿命(RUL)の予測は安全及び寿命最適化操作に不可欠である。SOHは実容量値のような内部電池パラメータで示される。さらに,この値は電池寿命内で変化し,それで,自動車に車載されてモニターされる。本論文では電池の健全さの診断と予測の代替伝動機構を組み込んだ新規なデータ駆動法を提案する。SOHとRULの評価のために良く知られた機械学習法として支援ベクトルマシン(SVM)を使用する。SOHとRULの評価は環境及び負荷に大きく影響されるので,SVMは新しいトレーニング法と負荷集合に基づくテストデータ処理を結合する。このアプローチに対して種々の程度に劣化したリチウムイオン電力電池について大量のデータを確保して徹底的に測定研究を行った。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *リチウムイオン電池 ,  *評価 ,  ハイブリッド自動車 ,  電気自動車 ,  データフロー制御 ,  *予測 ,  サポートベクトルマシン ,  電池容量
準シソーラス用語： データ駆動 ,  *健全性評価 ,  残余寿命 ,  *耐用寿命予測 ,  電池寿命

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ駆動 ,  リチウムイオン電池 ,  健全性 ,  診断 ,  耐用寿命予測