論文の概要: The State of Lithium-Ion Battery Health Prognostics in the CPS Era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19816v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 20:01:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 17:13:56.540593
- Title: The State of Lithium-Ion Battery Health Prognostics in the CPS Era
- Title（参考訳）: CPS時代のリチウムイオン電池健康診断の現状
- Authors: Gaurav Shinde, Rohan Mohapatra, Pooja Krishan, Harish Garg, Srikanth Prabhu, Sanchari Das, Mohammad Masum, Saptarshi Sengupta,
- Abstract要約: 本稿では,バッテリ内における診断と健康管理のシームレスな統合について考察する。
予後学において重要な概念であるRemaining useful Life (RUL) を深く検討し, コンポーネント障害の予測におけるその役割を強調した。
Liイオン電池の健康診断分野におけるディープラーニングアーキテクチャへのパラダイムシフトを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.663561721352792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lithium-ion batteries (Li-ion) have revolutionized energy storage technology, becoming integral to our daily lives by powering a diverse range of devices and applications. Their high energy density, fast power response, recyclability, and mobility advantages have made them the preferred choice for numerous sectors. This paper explores the seamless integration of Prognostics and Health Management within batteries, presenting a multidisciplinary approach that enhances the reliability, safety, and performance of these powerhouses. Remaining useful life (RUL), a critical concept in prognostics, is examined in depth, emphasizing its role in predicting component failure before it occurs. The paper reviews various RUL prediction methods, from traditional models to cutting-edge data-driven techniques. Furthermore, it highlights the paradigm shift toward deep learning architectures within the field of Li-ion battery health prognostics, elucidating the pivotal role of deep learning in addressing battery system complexities. Practical applications of PHM across industries are also explored, offering readers insights into real-world implementations.This paper serves as a comprehensive guide, catering to both researchers and practitioners in the field of Li-ion battery PHM.
- Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池(Liイオン)はエネルギー貯蔵技術に革命をもたらし、さまざまなデバイスやアプリケーションを動かすことで、私たちの日常生活に不可欠なものになっています。
その高エネルギー密度、高速な電力応答、リサイクル可能性、モビリティの優位性が多くのセクターで好まれている。
本報告では, 電力系統の信頼性, 安全性, 性能を向上する多分野的アプローチとして, 電池内における診断・健康管理のシームレスな統合について検討する。
予後学において重要な概念であるRetaining useful Life (RUL) を深く検討し、その前にコンポーネントの故障を予測する役割を強調した。
本稿では,従来のモデルから最先端のデータ駆動技術まで,さまざまなRUL予測手法についてレビューする。
さらに、Liイオン電池の健康診断分野におけるディープラーニングアーキテクチャへのパラダイムシフトを強調し、バッテリーシステムの複雑さに対処する上でのディープラーニングの役割を解明する。
この論文は、Liイオン電池PHMの分野における研究者と実践者の双方にとって総合的なガイドとなる。
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