Fugu-MT 論文翻訳(概要): Second-life Lithium-ion batteries: A chemistry-agnostic and scalable health estimation algorithm

論文の概要: Second-life Lithium-ion batteries: A chemistry-agnostic and scalable health estimation algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04249v1
Date: Tue, 8 Mar 2022 18:07:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-09 16:07:27.871262
Title: Second-life Lithium-ion batteries: A chemistry-agnostic and scalable health estimation algorithm
Title（参考訳）: 二次リチウムイオン電池 : 化学非依存でスケーラブルな健康推定アルゴリズム
Authors: Aki Takahashi, Anirudh Allam, Simona Onori
Abstract要約: 本稿では,従来のガウス過程よりもはるかに高速な精度予測を実現するための,機械学習手法の新たな組み合わせを提案する。データ駆動型アプローチでは,シンプルな数学や機能フィルタリング,バギングといった機能生成が使用されている。複数のトレーニングテスト分割に基づき,健康予測ルート平均二乗誤差(RMSE)の平均陰極状態は,それぞれ1.48%,1.27%未満であることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Battery state of health is an essential metric for diagnosing battery degradation during testing and operation. While many unique measurements are possible in the design phase, for practical applications often only temperature, voltage and current sensing are accessible. This paper presents a novel combination of machine learning techniques to produce accurate predictions significantly faster than standard Gaussian processes. The data-driven approach uses feature generation with simple mathematics, feature filtering, and bagging, which is validated with publicly available aging datasets of more than 200 cells with slow and fast charging, across different cathode chemistries, and for various operating conditions. Based on multiple training-test partitions, average and median state of health prediction root mean square error (RMSE) is found to be less than 1.48% and 1.27%, respectively, with a limited amount of input data, showing the capability of the approach even when input data and time are limiting factors. The process developed in this paper has direct applicability to today's incumbent open challenge of assessing retired batteries on the basis of their residual health, and therefore nominal remaining useful life, to allow fast classification for second-life reutilization.
Abstract（参考訳）: 健康状態のバッテリ状態は、テストおよび運用中のバッテリ劣化の診断に不可欠な指標である。設計段階では多くのユニークな測定が可能であるが、実用的な用途では温度、電圧、電流センサーのみが利用できる。本稿では,従来のガウス過程よりもはるかに高速に正確な予測を行う機械学習技術の組み合わせを提案する。データ駆動型アプローチでは、単純な数学、機能フィルタリング、バッグングによる機能生成を使用し、200以上のセルで利用可能な老化データセットで検証され、遅くて高速な充電、さまざまなカソード化学、さまざまな操作条件で利用できる。複数のトレーニング-テスト分割に基づいて, 平均的および中央値の健康予測根平均二乗誤差(RMSE)はそれぞれ1.48%未満, 1.27%未満であり, 入力データと時間に制限がある場合でも, アプローチの能力を示す。本研究で開発されたプロセスは, 二次的再利用の迅速な分類を可能にするために, 残余の健康状態に基づいて, 老朽化した電池を評価するという現在のオープンな課題に直接適用可能である。

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