論文の概要: Transfer Learning-based State of Health Estimation for Lithium-ion Battery with Cycle Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11204v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 21:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:17:54.207915
• Title: Transfer Learning-based State of Health Estimation for Lithium-ion Battery with Cycle Synchronization
• Title（参考訳）: 移行学習に基づくサイクル同期型リチウムイオン電池の健康評価
• Authors: Kate Qi Zhou, Yan Qin, Chau Yuen
• Abstract要約: バッテリーの健康状態(SOH)を正確に推定することは、バッテリー駆動アプリケーションの予期せぬ失敗を防ぐのに役立ちます。 新たなバッテリのモデルトレーニングにおけるデータ要件の低減という優位性により,トランスファーラーニング(TL)が有望な機械学習アプローチとして出現する。 本稿では、時間的ダイナミクスを利用してTLに基づくSOH推定を解釈し、伝達学習を支援する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.637948430296227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately estimating a battery's state of health (SOH) helps prevent battery-powered applications from failing unexpectedly. With the superiority of reducing the data requirement of model training for new batteries, transfer learning (TL) emerges as a promising machine learning approach that applies knowledge learned from a source battery, which has a large amount of data. However, the determination of whether the source battery model is reasonable and which part of information can be transferred for SOH estimation are rarely discussed, despite these being critical components of a successful TL. To address these challenges, this paper proposes an interpretable TL-based SOH estimation method by exploiting the temporal dynamic to assist transfer learning, which consists of three parts. First, with the help of dynamic time warping, the temporal data from the discharge time series are synchronized, yielding the warping path of the cycle-synchronized time series responsible for capacity degradation over cycles. Second, the canonical variates retrieved from the spatial path of the cycle-synchronized time series are used for distribution similarity analysis between the source and target batteries. Third, when the distribution similarity is within the predefined threshold, a comprehensive target SOH estimation model is constructed by transferring the common temporal dynamics from the source SOH estimation model and compensating the errors with a residual model from the target battery. Through a widely-used open-source benchmark dataset, the estimation error of the proposed method evaluated by the root mean squared error is as low as 0.0034 resulting in a 77% accuracy improvement compared with existing methods.
• Abstract（参考訳）: バッテリーの健康状態(SOH)を正確に推定することは、バッテリー駆動アプリケーションの予期せぬ失敗を防ぐのに役立つ。 新たなバッテリのモデルトレーニングにおけるデータ要件の低減という優位性により、トランスファーラーニング(TL)は、大量のデータを持つソースバッテリから学んだ知識を適用する、有望な機械学習アプローチとして出現する。 しかし,これらがTLの重要な構成要素であるにもかかわらず,ソースバッテリモデルが妥当かどうか,SOH推定のために情報の一部を転送できるかどうかの判断はめったに議論されない。 これらの課題に対処するために,3つの部分からなる伝達学習を支援するため,時間的ダイナミクスを利用した解釈可能なTL-based SOH推定法を提案する。 第一に、動的時間ワープの助けを借りて、放電時系列からの時間データを同期させ、サイクル同期時系列のワープパスをサイクルオーバーキャパシティ劣化の原因とする。 次に、サイクル同期時系列の空間経路から取得した正準変量を用いて、ソースとターゲットバッテリの分布類似性解析を行う。 第三に、分布類似性が予め定義された閾値内にある場合、ソースSOH推定モデルから共通時間ダイナミクスを転送し、目標電池から残留モデルで誤差を補償することにより、包括的目標SOH推定モデルを構築する。 広く使われているオープンソースベンチマークデータセットを用いて,ルート平均二乗誤差によって評価された提案手法の推定誤差は0.0034以下であり,既存の手法と比較して77%精度が向上した。

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