文献

J-GLOBAL ID：202202272910097837   整理番号：22A0102340

示差熱ボルタンメトリーに基づくリチウム電池健康状態推定のためのデータ融合フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A data-fusion framework for lithium battery health condition Estimation Based on differential thermal voltammetry

著者 (4件)： Li Xiaoyu (Tianjin Key Laboratory of New Energy Automobile Power Transmission and Safety Technology, School of Mechanical Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, 300130, China) ,  Yuan Changgui (Kunming Branch of the 705 Research Institute, China State Shipbuilding Corporation Limited, Kunming, 650106, China) ,  Wang Zhenpo (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Xie Jiale (Department of Automation, North China Electric Power University, Baoding, 071003, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 239  号： PC  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： バッテリーシステムの安全性と安定性を確保するためには,イータティングと健康管理が重要な作業である。正確な状態推定はエネルギー管理のための貴重なパラメータを提供するだけでなく,電池使用寿命を長くする。包括的な理論解析と実用化,示差熱分析法は,実際の操作において大きな可能性がある。本論文は,電池動的状態空間機能を構築するための閉ループ電池容量推定フレームワーク,Gaussプロセス回帰および多出力Gaussプロセス回帰を提案し,電池SOH推定の精度およびロバスト性を改善した。最初に,電池容量劣化の時系列モデルを,Gaussプロセス回帰を用いて状態方程式として確立した。第2に,2つの強い相関指標を,多出力Gauss過程回帰を通して観測方程式を構築するために観察したパラメータとして処理して,そこで,健康指標を2つのフィルタ方法によって部分的平滑化曲線から抽出した。第三に,粒子フィルタアルゴリズムを用いて,閉ループ制御を達成するために,事前推定容量を修正し,雑音摂動を抑制した。さらに,異なる粒子サイズを有する粒子フィルタアルゴリズムの性能を議論し,精度と計算時間の観点から解析した。3種類の電池の検証は,提案した方法が電池容量推定に優れた能力を有することを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  雑音 ,  状態方程式 ,  *電池 ,  *状態推定 ,  *ボルタンメトリー ,  Gauss過程 ,  平滑化 ,  二次電池 ,  健康管理 ,  摂動 ,  ロバスト性 ,  電池容量 ,  リチウムイオン電池
準シソーラス用語： 粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リチウムイオン電池 ,  電池の健康予測 ,  示差熱ボルタンメトリー ,  粒子フィルタ ,  Gauss過程回帰

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ボルタンメトリー ,  リチウム電池 ,  状態推定 ,  データ融合 ,  フレームワーク