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J-GLOBAL ID：202002285409130042   整理番号：20A2620625

Liイオン電池の全インピーダンススペクトル研究のための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Machine learning approach for full impedance spectrum study of Li-ion battery

著者 (5件)： Chen Cuili (Technical University of Munich Garching,Department of Informatics,Munich,Germany) ,  Yesilbas Goktug (Technical University of Munich Garching,Department of Informatics Department of Physics,Munich,Germany) ,  Lenz Alexander (Technical University of Munich Garching,Department of Informatics,Munich,Germany) ,  Schneider Oliver (Technical University of Munich Garching,Department of Informatics,Munich,Germany) ,  Knoll Alois Christian (Technical University of Munich Garching,Department of Informatics,Munich,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IECON  ページ： 3747-3752  発行年： 2020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： EISが物理的特性を反映することができるので,電気化学インピーダンス分光法(EIS)はLiイオン電池研究に広く適用されてきた。完全インピーダンススペクトルスイープは一般に数分を要する。したがって,実時間調査のために完全なスペクトル掃引を実装することは不可能である。本論文では,機械学習アプローチを提案し,この問題に対処した。提案方法は,対応する周波数におけるインピーダンスが高速Fourier変換で導かれるマルチサイン信号掃引技術に基づいている。完全インピーダンススペクトルを機械学習手法によって得た。結果を3つの代替技術,すなわち区分的立方Hermite補間多項式,修正Akima区分的立方Hermite補間,およびSplineと比較した。結果は,提案した機械学習手法が最良の性能を有することを示した。Copyright 2020 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： *イオン ,  *インピーダンス ,  多項式 ,  *電池 ,  *リチウム ,  内挿法 ,  *スペクトル ,  高速Fourier変換 ,  *インピーダンススペクトル ,  *機械学習
準シソーラス用語： 実時間 ,  電気化学インピーダンス分光法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： Li ,  イオン ,  電池 ,  インピーダンススペクトル ,  研究 ,  機械学習