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J-GLOBAL ID：202102216577159223   整理番号：21A0153035

ARMA法に基づくリチウムイオン電池容量の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Lithium-Ion Battery Capacity based on The ARMA Method

著者 (3件)： Ma Bo (School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,China) ,  Guo Wei (School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,China) ,  Li Zhaojun Steven (Western New England University,Department of Industrial Engineering and Engineering Management,Springfield,MA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PHM-Shanghai  ページ： 1-7  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： リチウムイオン電池容量劣化は避けられない現象である。リチウムイオン電池の容量をより正確に予測する方法は,電池の健康管理研究の主な内容である。現在の予測方法は,通常,回帰分析と分解期間のような良い予測精度を有する多くの実験データを必要とする。したがって,より少ないデータによるより正確な電池残存寿命予測を現在研究する必要がある。本論文は,予測のためにサンプルエントロピーとARMAモデルを使用した。最初に,サンプルエントロピーを用いて放電電圧曲線を解析し,電圧変化規則を解析した。第二に,ARMAモデルを用いて短期電池容量変化を予測した。最後に,異なる条件下での実験結果を解析した。実験結果を解析することによって,ARMAはより少ないデータに基づく短期予測に対してより高い精度を有することが分かった。Copyright 2021 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： 予測技法 ,  *電池 ,  回帰分析 ,  電圧変動 ,  健康管理 ,  短期予測 ,  *ARMAモデル ,  *電池容量 ,  余寿命 ,  *リチウムイオン電池
準シソーラス用語： 予測精度 ,  放電電圧 , 【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 (4件)： ARMA ,  リチウムイオン ,  電池容量 ,  予測