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J-GLOBAL ID：202202282647742305   整理番号：22A1123069

LSTMニューラルネットワークアルゴリズムによるリチウムイオン電池の故障信号検出に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on LSTM neural network algorithm for lithium battery faulty signal detection

著者 (5件)： Sun Jie (華北理工大学 電气工程学院,河北 唐山 063200;唐山睿沢爾科技有限公司,河北 唐山 063200) ,  Liu Meng (華北理工大学 電气工程学院,河北 唐山 063200) ,  Liu Xiaoyue (華北理工大学 電气工程学院,河北 唐山 063200) ,  Sun Ye (北京電信規画設計院有限公司,北京 100048) ,  Zhang Ruixin (唐山睿沢爾科技有限公司,河北 唐山 063200)
資料名： Xiandai Dianzi Jishu  (Xiandai Dianzi Jishu)
巻： 45  号： 3  ページ： 73-77  発行年： 2022年 
JST資料番号： C4364A  ISSN： 1004-373X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電池性能に関する予測と研究が,電池寿命の延長,自動車の動力性能の強化,および安全性性能の増大に技術的支援を提供する。本文では、電池の関連構造原理及び技術構成から、リチウムイオン電池の故障信号検出研究のための具体的な方法設計を提案し、長短時間記憶(LSTM)ニューラルネットワーク信号による故障電池検出方法に対して深さ分析研究を行い、電池故障分析に対して具体的なアルゴリズムとモデルを構築する。電池の容量が低い故障、電圧電流の故障及び電池の内部抵抗が大きいなどの故障に対して出力検出を行い、数回の実験により、その検出方法の有効性を検証し、電池全体の応用性能を高め、後期電池の最適化改善に実験基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  *信号検出 ,  電圧 ,  電気抵抗 ,  *電池 ,  電流 ,  安全性 ,  *故障 ,  自動車 ,  *ニューラルネットワーク ,  故障解析 ,  検出法 ,  *リチウムイオン電池
準シソーラス用語： 内部抵抗 ,  電池寿命 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (7件)： LSTM ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  リチウムイオン電池 ,  故障 ,  信号検出 ,  研究