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J-GLOBAL ID：201702250177026773   整理番号：17A1353962

機能的主成分分析を用いたリチウムイオン電池の予知【Powered by NICT】

Prognostics of Lithium ion battery using functional principal component analysis

著者 (2件)： Guo Jian (Department of Industrial Engineering and Engineering Management, College of Engineering, Western New England University, Springfield, MA, USA) ,  Li Zhaojun (Department of Industrial Engineering and Engineering Management, College of Engineering, Western New England University, Springfield, MA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICPHM  ページ： 14-17  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： リチウムイオン電池はエネルギー貯蔵のための広く用いられている。故障推定への容量劣化モデリングとサイクルは非常に重要になってきている。縦断的データ,電池の全寿命にわたる反復容量測定は,分解プロセスとサイクル破壊挙動を理解するために研究した。機能主成分分析に基づくリチウムイオン電池の予知のための方法を提案した。観察された分解信号は平均関数と分散-共分散関数に分解した。局所二次平滑化法は平均関数を推定した。分散-共分散関数の機能的主成分は固有関数,さらに近似とBスプラインの組合せを用いて推定したを示し,モデル化した。電池容量予測のために,三つの固有関数は全変動の99.98%を説明した。容量予測とサイクル故障分布にも提案した方法に基づいて解析し,評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  *電池 ,  固有関数 ,  エネルギー貯蔵 ,  故障 ,  *主成分分析 ,  Bスプライン ,  *リチウムイオン電池 ,  電池容量 ,  モデリング ,  平滑化
準シソーラス用語： 総変動 ,  破壊挙動 ,  故障推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 主成分分析 ,  リチウムイオン電池 ,  予知