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J-GLOBAL ID：201402265683724918   整理番号：14A0056036

リアルタイム電池診断のための大偏差原理による電池評価の正確な確率特性

Accurate Probabilistic Characterization of Battery Estimates by Using Large Deviation Principles for Real-Time Battery Diagnosis

著者 (5件)： CHEN Ziqiang (Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai, CHN) ,  WANG Le Yi (Wayne State Univ., MI, USA) ,  YIN George (Wayne State Univ., MI, USA) ,  LIN Feng (Wayne State Univ., MI, USA) ,  WANG Caisheng (Wayne State Univ., MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Energy Conversion  (IEEE Transactions on Energy Conversion)
巻： 28  号： 4  ページ： 860-870  発行年： 2013年12月 
JST資料番号： D0179C  ISSN： 0885-8969  CODEN： ITCNE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確な診断法,推定の漸近的正確な確率密度関数および診断決定関数の統計分析は,電池診断分野への,本論文の新しい寄与である。本論文は,充電状態(SOC)とパラメータ両方を推定するために,リアルタイム運転データを用いる診断方式を導入し,誤差解析による定量的診断手法を導くために,統計的解析を行った。このアルゴリズムの収束,漸近分布および診断信頼性解析を,確率微分方程式(SDE),中心極限定理(CLT)および大偏差原理(LDP)を用いて厳密に検討した。故障は,徐々に,あるいは突然にでも生じる。材料の漸進的な悪化および経年劣化からの故障に対して,リアルタイム推定はこのような変化を追跡でき,その確率特性は,故障確率の漸進的増加を示す。本論文のアルゴリズムは収束速度が速く,この応用に適している。

シソーラス用語： *電池 ,  *診断 ,  性能 ,  確率 ,  特性 ,  性質 ,  *確率密度関数 ,  統計解析 ,  老朽化
準シソーラス用語： *経年劣化 ,  *漸近的性質 ,  電池性能 ,  統計分析

分類 (2件)： 二次電池  (YB04030K) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： リアルタイム ,  電池 ,  診断 ,  大偏差原理 ,  評価 ,  確率