論文の概要: Simple statistical models and sequential deep learning for Lithium-ion batteries degradation under dynamic conditions: Fractional Polynomials vs Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08111v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 12:26:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-17 14:47:04.441344
• Title: Simple statistical models and sequential deep learning for Lithium-ion batteries degradation under dynamic conditions: Fractional Polynomials vs Neural Networks
• Title（参考訳）: 動的条件下でのリチウムイオン電池劣化の簡易統計モデルと連続深層学習:フラクショナル多項式とニューラルネットワーク
• Authors: Clara B. Salucci, Azzeddine Bakdi, Ingrid K. Glad, Erik Vanem, Riccardo De Bin
• Abstract要約: リチウム イオン電池の長寿そして安全は電池の作動条件の有効な監視そして調節によって促進されます。 バッテリー管理システム上の状態の健康(SoH)監視のための迅速かつ正確なアルゴリズムを実装することが重要です。 本稿では,長期記憶ニューラルネットワークと多変量多項回帰の2つのデータ駆動手法を提案し,比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8899300124593648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Longevity and safety of Lithium-ion batteries are facilitated by efficient monitoring and adjustment of the battery operating conditions: hence, it is crucial to implement fast and accurate algorithms for State of Health (SoH) monitoring on the Battery Management System. The task is challenging due to the complexity and multitude of the factors contributing to the battery capacity degradation, especially because the different degradation processes occur at various timescales and their interactions play an important role. This paper proposes and compares two data-driven approaches: a Long Short-Term Memory neural network, from the field of deep learning, and a Multivariable Fractional Polynomial regression, from classical statistics. Models from both classes are trained from historical data of one exhausted cell and used to predict the SoH of other cells. This work uses data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence, characterised by varying loads which simulate dynamic operating conditions. Two hypothetical scenarios are considered: one assumes that a recent true capacity measurement is known, the other relies solely on the cell nominal capacity. Both methods are effective, with low prediction errors, and the advantages of one over the other in terms of interpretability and complexity are discussed in a critical way.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の寿命と安全性は、電池の運転状況の効率的な監視と調整によって促進されるため、バッテリー管理システム上の状態監視(SoH)のための迅速かつ正確なアルゴリズムを実装することが重要です。 この課題は、バッテリー容量の低下に寄与する要因の複雑さと多さ、特に様々な時間スケールで異なる劣化過程が発生し、それらの相互作用が重要な役割を果たすため、困難である。 本稿では,ディープラーニング分野の長期短期記憶ニューラルネットワークと,古典統計学の多変量分数多項式回帰という2つのデータ駆動型アプローチを提案し,比較する。 両方のクラスからのモデルは、ある疲労したセルの履歴データから訓練され、他の細胞のSoHを予測するために使用されます。 この研究では、NASA Ames Prognostics Center of Excellenceが提供するデータを使用しており、動的動作条件をシミュレートするさまざまな負荷を特徴としています。 1つは、最近の真の容量測定が知られていると仮定し、もう1つは細胞の公称容量のみに依存します。 どちらの手法も効果的であり, 予測誤差が低く, 解釈可能性と複雑性の観点から, 両者の利点について批判的に論じる。

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