論文の概要: Integrating Physics-Based Modeling with Machine Learning for Lithium-Ion Batteries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12979v1
• Date: Fri, 24 Dec 2021 07:39:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 17:27:46.778304
• Title: Integrating Physics-Based Modeling with Machine Learning for Lithium-Ion Batteries
• Title（参考訳）: リチウムイオン電池の物理モデルと機械学習の統合
• Authors: Hao Tu, Scott Moura, Yebin Wang, Huazhen Fang
• Abstract要約: 本稿では,リチウムイオン電池(LiB)の高精度モデリングを実現するために,物理モデルと機械学習を統合する2つの新しいフレームワークを提案する。 これらのフレームワークは、物理モデルの状態情報の機械学習モデルに通知することで、物理と機械学習の深い統合を可能にする。 この研究はさらに、老化を意識したハイブリッドモデリングの実施へと拡張され、予測を行うために健康状態に意識したハイブリッドモデルの設計につながった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.735035463793008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mathematical modeling of lithium-ion batteries (LiBs) is a primary challenge in advanced battery management. This paper proposes two new frameworks to integrate a physics-based model with machine learning to achieve high-precision modeling for LiBs. The frameworks are characterized by informing the machine learning model of the state information of the physical model, enabling a deep integration between physics and machine learning. Based on the frameworks, a series of hybrid models are constructed, through combining an electrochemical model and an equivalent circuit model, respectively, with a feedforward neural network. The hybrid models are relatively parsimonious in structure and can provide considerable predictive accuracy under a broad range of C-rates, as shown by extensive simulations and experiments. The study further expands to conduct aging-aware hybrid modeling, leading to the design of a hybrid model conscious of the state-of-health to make prediction. Experiments show that the model has high predictive accuracy throughout a LiB's cycle life.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池(libs)の数学的モデリングは、高度な電池管理における主要な課題である。 本稿では,LiBの高精度モデリングを実現するために,物理モデルと機械学習を統合する2つの新しいフレームワークを提案する。 フレームワークの特徴は、物理モデルの状態情報の機械学習モデルに通知することで、物理モデルと機械学習の深い統合を可能にすることである。 これらの枠組みに基づき、電気化学モデルと等価回路モデルとをそれぞれフィードフォワードニューラルネットワークと組み合わせて、一連のハイブリッドモデルを構築する。 ハイブリッドモデルは構造的に比較的類似しており、広範なシミュレーションや実験で示されているように、幅広いCレートでかなりの予測精度を提供できる。 この研究は、老化と認識のハイブリッドモデリングをさらに拡大し、健康状態を意識して予測するハイブリッドモデルの設計へと繋がる。 実験により、モデルはLiBのサイクルライフサイクルを通して高い予測精度を持つことが示された。

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