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J-GLOBAL ID：201702241335941332   整理番号：17A0472215

粒子フィルタリング枠組みにおける電気化学的モデルを用いた鉛蓄電池の残存耐用年数予測【Powered by NICT】

A lead-acid battery’s remaining useful life prediction by using electrochemical model in the Particle Filtering framework

著者 (6件)： Lyu Chao (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Lai Qingzhi (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Ge Tengfei (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Yu Honghai (Heilongjiang Electric Power Co., Ltd., Maintenance Company, China) ,  Wang Lixin (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Ma Na (School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 120  ページ： 975-984  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  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： 電池の残存有効寿命(RUL)の正確な予測は,信頼性とシステムのコストのために重要である。本論文では,電池の電気化学モデルを組み込むことにより,鉛-酸電池のRUL予測のための新しい粒子フィルタ(PF)フレームワークを提案した。鉛蓄電池の充放電をシミュレートする電気化学モデルを紹介した。モデルとパラメータ同定の両方の有効性を合成と実験データにより検証した。新しいPFフレームワークでは,電池の分解を反映するモデルパラメータを状態変数として見られる,容量シミュレーションの手順と既知の状態変数の適合方程式をそれぞれ測定モデルとプロセスモデルである。老化実験を示し,適用した方法の有効性を検証することである。RUL予測は二つの異なる開始点,その結果は新しい電気化学的モデルベースPFは伝統的なデータ駆動型PFよりも良好な状態変数安定性と予測精度を持つことを示したを行った。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： *電池 ,  状態変数 ,  *耐用年数 ,  *鉛蓄電池 ,  *寿命予測 ,  *電気化学 ,  予測精度 ,  データ駆動 ,  プロセスモデル ,  パラメータ同定 ,  *粒子フィルタ ,  *化学モデル
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  *粒子フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電気化学的モデリング ,  残存有効寿命予測 ,  粒子フィルタ枠組み ,  有効性

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 粒子フィルタリング ,  枠組み ,  電気化学 ,  モデル ,  鉛蓄電池 ,  残存 ,  耐用年数予測