論文の概要: Feature Analyses and Modelling of Lithium-ion Batteries Manufacturing
based on Random Forest Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06029v1
- Date: Wed, 10 Feb 2021 11:56:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-12 14:11:03.654670
- Title: Feature Analyses and Modelling of Lithium-ion Batteries Manufacturing
based on Random Forest Classification
- Title(参考訳): ランダム森林分類に基づくリチウムイオン電池製造の特徴分析とモデル化
- Authors: Kailong Liu, Xiaosong Hu, Huiyu Zhou, Lei Tong, W. Dhammika Widanage,
James Marco
- Abstract要約: 本稿では、電池製造特性の重要性と相関を定量化するためのランダムフォレスト(RF)に基づく分類フレームワークの提案と、電極特性の分類に対する影響について述べる。
3つの定量指標によるバッテリ生産特性の重要性と相関を同時に定量化するための体系的なRFフレームワークを設計するのは,これが初めてである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.383940389885044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Lithium-ion battery manufacturing is a highly complicated process with
strongly coupled feature interdependencies, a feasible solution that can
analyse feature variables within manufacturing chain and achieve reliable
classification is thus urgently needed. This article proposes a random forest
(RF)-based classification framework, through using the out of bag (OOB)
predictions, Gini changes as well as predictive measure of association (PMOA),
for effectively quantifying the importance and correlations of battery
manufacturing features and their effects on the classification of electrode
properties. Battery manufacturing data containing three intermediate product
features from the mixing stage and one product parameter from the coating stage
are analysed by the designed RF framework to investigate their effects on both
the battery electrode active material mass load and porosity. Illustrative
results demonstrate that the proposed RF framework not only achieves the
reliable classification of electrode properties but also leads to the effective
quantification of both manufacturing feature importance and correlations. This
is the first time to design a systematic RF framework for simultaneously
quantifying battery production feature importance and correlations by three
various quantitative indicators including the unbiased feature importance (FI),
gain improvement FI and PMOA, paving a promising solution to reduce model
dimension and conduct efficient sensitivity analysis of battery manufacturing.
- Abstract(参考訳): リチウムイオン電池製造は、強く結合した機能相互依存性を持つ非常に複雑なプロセスであり、製造チェーン内の特徴変数を分析し、信頼性の高い分類を実現するための実現可能なソリューションが必要である。
本稿では、OOB(Out of Bag)予測、Gini変化、およびPMOA(Predictive Measurement of Association)を用いて、電池製造特性の重要性と相関性および電極特性の分類への影響を効果的に定量化するランダムフォレスト(RF)ベースの分類フレームワークを提案する。
混合段階から3つの中間製品特性とコーティング段階から1つの製品パラメータを含む電池製造データは、設計RFフレームワークによって分析され、電池電極活性物質の質量負荷と多孔性の両方への影響を調べます。
その結果, rfフレームワークは電極特性の信頼性の高い分類を実現するだけでなく, 製造特性と相関性の両方を効果的に定量化できることがわかった。
非偏在性(FI)、改善性(FI)、PMOA(PMOA)を含む3つの様々な定量指標により、電池生産の重要度と相関を同時に定量化する体系的なRFフレームワークを初めて設計し、モデル次元の低減と電池製造の効率的な感度解析を行う有望なソリューションを提供します。
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