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J-GLOBAL ID：201302260741553593   整理番号：13A1017578

無香料粒子フィルタによるリチウムイオン二次電池の残存耐用年数の予測

Remaining useful life prediction of lithium-ion battery with unscented particle filter technique

著者 (5件)： MIAO Qiang (School of Mechanical, Electronic and Industrial Engineering, Univ. of Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu ...) ,  XIE Lei (School of Mechanical, Electronic and Industrial Engineering, Univ. of Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu ...) ,  CUI Hengjuan (School of Mechanical, Electronic and Industrial Engineering, Univ. of Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu ...) ,  LIANG Wei (School of Mechanical, Electronic and Industrial Engineering, Univ. of Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu ...) ,  PECHT Michael (Center for Advanced Life Cycle Engineering (CALCE), Univ. of Maryland, Coll. Park, MD 20742, USA)
資料名： Microelectronics Reliability  (Microelectronics Reliability)
巻： 53  号： 6  ページ： 805-810  発行年： 2013年06月 
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： 故障コンポーネントの残存耐用年数の正確な予知はシステムの予測および健全性管理にとって重要である。それは,このコンポーネントを交換すべき時期についての情報を操作者に与える。近年は,二次電池の信頼性および予知,特にリチウムイオン二次電池の残存耐用年数の予測について多くの研究が行われた。粒子フィルタ(PF)は効果的な逐次信号処理法である。これはコンピュータビジョン,目標追跡,ロボット工学などの多数の分野で使用されているが,PFの精度は高くない。本文は,二次電池の残存耐用年数の予測に改良型PFアルゴリズム-無香料粒子フィルタ(UPF)を導入する。最初に,PFアルゴリズムおよびUPFアルゴリズムを別々に記述し,次にリチウムイオン二次電池を理解して劣化モデルを構築する。最後に,この劣化モデルおよびUPFアルゴリズムを用いると残存耐用年数の予測結果が得られる。その解析結果に従うと,UPFは5%以下の誤差で実際の残存耐用年数を予測できることが分かる。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 ,  *耐用年数 ,  *寿命予測 ,  濾波器 ,  余寿命 ,  *信頼性 ,  コンピュータビジョン ,  ターゲット ,  追跡 ,  予測誤差 ,  充電 ,  状態 ,  Bayes推定 ,  回帰モデル
準シソーラス用語： パーティクルフィルタ ,  健康状態 ,  充電状態 ,  劣化モデル

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 香料 ,  粒子フィルタ ,  リチウムイオン二次電池 ,  残存 ,  耐用年数 ,  予測