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J-GLOBAL ID：202102251954384718   整理番号：21A0326603

人工知能を活用した蓄電池故障の予兆検知技術の開発

Development of a predictive battery failure detection technology using artificial intelligence

著者 (6件)： 山崎佳代 (GSユアサ) ,  内堀富勝 (GSユアサ) ,  松島均 (GSユアサ) ,  伊藤浩二 (NTTコミュニケーションズ) ,  切通恵介 (NTTコミュニケーションズ) ,  横谷直人 (NTTコミュニケーションズ)
資料名： GS Yuasa Technical Report (Web)  (GS Yuasa Technical Report (Web))
巻： 17  号： 2  ページ： 19-26 (WEB ONLY)  発行年： 2020年12月25日 
JST資料番号： U0007B  ISSN： 1349-7618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： バッテリー故障を自動的に予測するための方法を開発した。これは,Autoencoderとして知られるAI(Artificial Intelligence)技術を用いて達成された。この技術は,正常電池と対象電池の運転データを比較するモデルを構築することによって動作する。しかし,電池経時変化または電池運転条件の変化による電池特性にノーマルな変化があるとき,再学習または追加学習によってAI比較モデルを適切に再構成する必要がある。(1)対象電池の操作データから正常データを抽出し,(2)評価期間に等しい学習期間を設定することにより,比較モデルを再構成する方法を開発した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *二次電池 ,  *故障検出 ,  故障診断 ,  *予測技法 ,  *人工知能 ,  自動計測 ,  モデリング ,  経時変化 ,  運転 ,  抽出 ,  再構成
準シソーラス用語： データ抽出 ,  バッテリー ,  モデル構築 ,  モデル再構成 ,  運転条件 ,  故障予測 ,  蓄電池 ,  比較モデル

分類 (3件)： 二次電池  (YB04030K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信頼性  (KB04040H)

引用文献 (4件)：

• 河本真理子,安富実希,尾崎哲也,人見周二,稲益德雄,吉田浩明,GS Yuasa Technical Report,11(2),1(2014)
• GS Yuasa Technical Report,15(1),29(2018)
• GS Yuasa Technical Report,16(1),45(2019)
• 美馬正明,電気評論,661,38(2015)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工知能 ,  活用 ,  蓄電池 ,  故障 ,  予兆 ,  開発