論文の概要: Regularization-based Continual Learning for Fault Prediction in Lithium-Ion Batteries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03336v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 16:24:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 14:14:39.082588
• Title: Regularization-based Continual Learning for Fault Prediction in Lithium-Ion Batteries
• Title（参考訳）: リチウムイオン電池の故障予測のための規則化に基づく連続学習
• Authors: Benjamin Maschler, Sophia Tatiyosyan and Michael Weyrich
• Abstract要約: 早期の予測とバッテリーの欠陥の堅牢な理解は、製品の品質を大幅に向上させる可能性がある。 データ駆動型障害予測の現在のアプローチは、トレーニングされたプロセスの正確な結果を提供する。 継続的な学習はそのような柔軟性を約束し、学習した知識を新しいタスクに自動的に適応させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, the use of lithium-ion batteries has greatly expanded into products from many industrial sectors, e.g. cars, power tools or medical devices. An early prediction and robust understanding of battery faults could therefore greatly increase product quality in those fields. While current approaches for data-driven fault prediction provide good results on the exact processes they were trained on, they often lack the ability to flexibly adapt to changes, e.g. in operational or environmental parameters. Continual learning promises such flexibility, allowing for an automatic adaption of previously learnt knowledge to new tasks. Therefore, this article discusses different continual learning approaches from the group of regularization strategies, which are implemented, evaluated and compared based on a real battery wear dataset. Online elastic weight consolidation delivers the best results, but, as with all examined approaches, its performance appears to be strongly dependent on task characteristics and task sequence.
• Abstract（参考訳）: 近年、リチウムイオン電池の使用は、例えば、多くの産業分野の製品に拡大している。 車 電動工具 医療機器 初期の予測とバッテリーの欠陥の堅牢な理解は、これらの分野での製品品質を大幅に向上させる可能性がある。 データ駆動障害予測に対する現在のアプローチは、トレーニングされたプロセスの正確な結果を提供するが、多くの場合、変更に柔軟に適応する能力がない。 運用パラメータや環境パラメータなどです 継続的学習はこのような柔軟性を約束し、以前の学習した知識を新しいタスクに自動適応させることができる。 そこで本稿では,実際のバッテリ摩耗データセットに基づいて実装,評価,比較を行う正則化戦略群と,連続学習アプローチの違いについて述べる。 オンラインの弾性重み強化は最高の結果をもたらすが、すべての検討手法と同様に、その性能はタスク特性やタスクシーケンスに強く依存しているようである。

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