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J-GLOBAL ID：201802234358368461   整理番号：18A1616277

複数の健康指標と極端学習機械を用いた新しい電池状態のオンライン推定法【JST・京大機械翻訳】

Novel battery state-of-health online estimation method using multiple health indicators and an extreme learning machine

著者 (7件)： Pan Haihong (Department of Mechatronics Engineering, College of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning, 530000, China) ,  Lue Zhiqiang (State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment, School of Automotive Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116000, China) ,  Wang Huimin (Department of Mechatronics Engineering, College of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning, 530000, China) ,  Wei Haiyan (Department of Mechatronics Engineering, College of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning, 530000, China) ,  Chen Lin (Department of Mechatronics Engineering, College of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning, 530000, China) ,  Chen Lin (Guangxi Key Laboratory of Manufacturing System & Advanced Manufacturing Technology, College of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning, 530000, China) ,  Chen Lin (Guangxi Key Laboratory for Electrochemical Energy Materials, Guangxi University, Nanning, 530000, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 160  ページ： 466-477  発行年： 2018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： 電池の健康監視と管理は電気自動車の性能と経済にとって非常に重要である。本論文は,予後と健康管理のための複数の健康指標に基づく機械学習可能な健康評価者を提示する。異なる負荷プロファイルの影響のない複数のオンライン健康指標を,容量劣化の効果的な定量化のための健康推定器の有効な特徴として用いた。オンライン推定のための機械学習の速度と精度を改善するために,抽出された健康指標と容量劣化の間の基礎となる相関を捉えるために,極端な学習機械を導入した。また,提案した推定器を従来のBPニューラルネットワークと比較した。関連結果は,提案した健康管理戦略の最大推定誤差が2.5%未満であることを示して,それはBPニューラルネットワークより良い性能とより速い速度を持った。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電気自動車 ,  *電池 ,  電池容量 ,  健康管理 ,  機械学習 ,  イオン
準シソーラス用語： 健康状態 ,  推定誤差 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *健康 ,  健康調査 ,  推定法 ,  *オンライン ,  極度学習機械 ,  *健康状態指標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Liイオン電池 ,  健康指標 ,  健康状態 ,  極端学習機械

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 健康指標 ,  極端学習機械 ,  電池 ,  オンライン ,  推定法