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J-GLOBAL ID：201802280083657306   整理番号：18A0725285

Liイオン電池の正確な充電状態推定のための長期短期記憶ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Long Short-Term Memory Networks for Accurate State-of-Charge Estimation of Li-ion Batteries

著者 (5件)： Chemali Ephrem (Department of Electrical and Computer Engineering, McMaster Institute for Automotive Research and Technology, McMaster University, Hamilton, ON, Canada) ,  Kollmeyer Phillip J. (Department of Electrical and Computer Engineering, McMaster Institute for Automotive Research and Technology, McMaster University, Hamilton, ON, Canada) ,  Preindl Matthias (Department of Electrical Engineering, Columbia University in the City of New York, New York, NY, USA) ,  Ahmed Ryan (Department of Electrical and Computer Engineering, McMaster Institute for Automotive Research and Technology, McMaster University, Hamilton, ON, Canada) ,  Emadi Ali (Department of Electrical and Computer Engineering, McMaster Institute for Automotive Research and Technology, McMaster University, Hamilton, ON, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 65  号： 8  ページ： 6730-6739  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 充電状態(SOC)推定は,今日,電気自動車(EV),ハイブリッドEV,無人航空機,およびスマートグリッドシステムでますます使用されているLiイオン電池パックの安全で信頼できる運転にとって重要である。長い短期メモリ(LSTM)を持つリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いたLiイオン電池の正確なSOC推定を行う新しい方法を紹介した。筆者らは,LSTM-RNNの時間依存性を符号化する能力を示し,Kalmanフィルタのようなバッテリーモデル,フィルタ,または推論システムを使用せずにSOCを正確に推定する。さらに,この機械学習技術は,他のすべてのように,異なる条件下で取られた他のデータセットへの訓練中に学習する抽象化を一般化することができる。したがって,様々な周囲温度で記録されたデータセット上でLSTM-RNNモデルを訓練することによりこの特徴を利用し,異なる周囲温度条件でSOCを適切に推定できる単一ネットワークを導いた。LSTM-RNNは,10から25°Cまで増加する周囲温度を持つデータセットにおいて,固定された周囲温度で0.573%の低い平均絶対誤差(MAE)と1.606%のMAEを達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  電気自動車 ,  時間依存性 ,  符号化 ,  Kalmanフィルタ ,  *電池 ,  *イオン ,  無人機 ,  記憶装置 ,  *リチウム
準シソーラス用語： 周囲温度 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  電池パック ,  *短期記憶 ,  *充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (7件)： Li ,  イオン ,  電池 ,  充電状態 ,  推定 ,  長期 ,  短期記憶