論文の概要: Driving behavior-guided battery health monitoring for electric vehicles
using machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14125v1
- Date: Mon, 25 Sep 2023 13:24:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 15:29:21.392290
- Title: Driving behavior-guided battery health monitoring for electric vehicles
using machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた電気自動車の運転行動誘導型バッテリー健康モニタリング
- Authors: Nanhua Jiang, Jiawei Zhang, Weiran Jiang, Yao Ren, Jing Lin, Edwin
Khoo, Ziyou Song
- Abstract要約: 信頼性の高いバッテリヘルスモニタリングのための機能ベースの機械学習パイプラインを提案する。
まず,各個人の健康指標(HI)をメカニズム関連解釈でまとめ,分析した。
推定精度と相関分析に基づいて,全ての特徴を慎重に評価・スクリーニングした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6366651125971945
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An accurate estimation of the state of health (SOH) of batteries is critical
to ensuring the safe and reliable operation of electric vehicles (EVs).
Feature-based machine learning methods have exhibited enormous potential for
rapidly and precisely monitoring battery health status. However, simultaneously
using various health indicators (HIs) may weaken estimation performance due to
feature redundancy. Furthermore, ignoring real-world driving behaviors can lead
to inaccurate estimation results as some features are rarely accessible in
practical scenarios. To address these issues, we proposed a feature-based
machine learning pipeline for reliable battery health monitoring, enabled by
evaluating the acquisition probability of features under real-world driving
conditions. We first summarized and analyzed various individual HIs with
mechanism-related interpretations, which provide insightful guidance on how
these features relate to battery degradation modes. Moreover, all features were
carefully evaluated and screened based on estimation accuracy and correlation
analysis on three public battery degradation datasets. Finally, the
scenario-based feature fusion and acquisition probability-based practicality
evaluation method construct a useful tool for feature extraction with
consideration of driving behaviors. This work highlights the importance of
balancing the performance and practicality of HIs during the development of
feature-based battery health monitoring algorithms.
- Abstract（参考訳）: バッテリーの健康状態(SOH)の正確な推定は、電気自動車(EV)の安全かつ信頼性の高い運転を保証するために重要である。
特徴に基づく機械学習手法は、バッテリーの状態を迅速かつ正確に監視する大きな可能性を秘めている。
しかし、様々な健康指標(HIs)を同時に使用すると、特徴冗長性による推定性能が低下する可能性がある。
さらに、現実の運転行動を無視して推定結果が不正確になる可能性がある。
これらの課題に対処するために,実環境の運転条件下での機能の獲得確率を評価することで,信頼性の高いバッテリヘルスモニタリングを実現する機能ベースの機械学習パイプラインを提案する。
まず, 各種HIを機構関連解釈で要約, 解析し, これらの特徴が電池劣化モードにどのように関係しているかを洞察し, 考察した。
さらに,3つのパブリックバッテリー劣化データセットにおける推定精度と相関解析に基づいて,全ての特徴を慎重に評価,スクリーニングした。
最後に,シナリオに基づく特徴融合と獲得確率に基づく実用性評価手法は,運転行動を考慮した特徴抽出のための有用なツールである。
この研究は、機能ベースのバッテリー健康モニタリングアルゴリズムの開発において、HIの性能と実用性のバランスをとることの重要性を強調している。
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