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J-GLOBAL ID：202102243257640760   整理番号：21A3411680

マルチフィジックス特徴を用いたリチウムイオン電池のSOH推定のための統合フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Integrated framework for SOH estimation of lithium-ion batteries using multiphysics features

著者 (9件)： Son Seho (Department of Intelligent Energy and Industry, Chung-Ang University, 84 Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul, 06974, Republic of Korea) ,  Son Seho (Department of Mechanical Convergence Engineering, Hanyang University, 222 Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul, 04763, Republic of Korea) ,  Jeong Siheon (Department of Intelligent Energy and Industry, Chung-Ang University, 84 Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul, 06974, Republic of Korea) ,  Jeong Siheon (Department of Mechanical Convergence Engineering, Hanyang University, 222 Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul, 04763, Republic of Korea) ,  Kwak Eunji (Department of Intelligent Energy and Industry, Chung-Ang University, 84 Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul, 06974, Republic of Korea) ,  Kwak Eunji (Department of Mechanical Convergence Engineering, Hanyang University, 222 Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul, 04763, Republic of Korea) ,  Kim Jun-hyeong (Department of Intelligent Energy and Industry, Chung-Ang University, 84 Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul, 06974, Republic of Korea) ,  Oh Ki-Yong (Department of Intelligent Energy and Industry, Chung-Ang University, 84 Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul, 06974, Republic of Korea) ,  Oh Ki-Yong (Department of Mechanical Convergence Engineering, Hanyang University, 222 Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul, 04763, Republic of Korea)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 238  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022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： 本研究では,特徴抽出と操作に焦点を合わせて,リチウムイオン電池(LIB)の健康状態(SOH)を推定するための,非常に信頼でき,ロバストで,正確な統合フレームワークを提案した。このフレームワークは,特徴抽出,特徴操作,およびSOH推定の3つの相から成る。最初に,マルチフィジックス特徴を,マルチフィジックス劣化機構を説明するために,異なる健康指標(HI)として機械的及び電気化学的進化的応答から抽出した。第二に,これらの特徴を操作して異常値と雑音を除去した。この相は,これらのHIの僅かな環境摂動に対する高感度を考慮して,インピーダンスHIに対して特に有効である。第3に,多変量Gauss分布理論は,LIBの劣化モードにおける非線形特性を説明するために,非線形二次カーネルと結合したSOHを推定する。様々な環境下での推定結果は,マルチフィジックス特徴が主に精度を増加させるが,特徴操作は信頼性とロバスト性を確実にすることを検証した。しかし,両相は,フレームワークの精度,信頼性,およびロバスト性を確保するのに相補的である。LIBsの寿命を5%SOH範囲の訓練セットを用いて推定したが,提案フレームワークの推定誤差はすべてのテストセットにおいて2.5%未満であった。このように,提案方法は,オンボード電池管理システムの実用化における潜在的適用性を確実にする。Copyright 2021 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： インピーダンス ,  雑音 ,  *電池 ,  管理システム ,  信頼性 ,  正規分布 ,  特徴抽出 ,  異常値 ,  摂動 ,  ロバスト性 ,  *リチウムイオン電池
準シソーラス用語： 健康状態 ,  推定誤差 ,  *マルチフィジックス ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リチウムイオン電池 ,  雑音除去オートエンコーダ ,  Gauss過程回帰 ,  健康状態 ,  機械学習

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチフィジックス ,  リチウムイオン電池 ,  推定 ,  統合フレームワーク