論文の概要: Gaussian process-based online health monitoring and fault analysis of lithium-ion battery systems from field data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19015v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:28:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:36.855269
• Title: Gaussian process-based online health monitoring and fault analysis of lithium-ion battery systems from field data
• Title（参考訳）: ガウス過程に基づくリチウムイオン電池システムのオンライン健康モニタリングと故障解析
• Authors: Joachim Schaeffer, Eric Lenz, Duncan Gulla, Martin Z. Bazant, Richard D. Braatz, Rolf Findeisen,
• Abstract要約: データセットには、保証のためにメーカーに返却された29のバッテリーシステムが含まれている。 この分析は、最も弱いリンク障害と一致して、単一の細胞のみが異常な行動または膝点を示すことを示している。 コードをオープンソース化し、記事のレビューが完了するとデータセットを公開します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Health monitoring, fault analysis, and detection are critical for the safe and sustainable operation of battery systems. We apply Gaussian process resistance models on lithium iron phosphate battery field data to effectively separate the time-dependent and operating point-dependent resistance. The data set contains 29 battery systems returned to the manufacturer for warranty, each with eight cells in series, totaling 232 cells and 131 million data rows. We develop probabilistic fault detection rules using recursive spatiotemporal Gaussian processes. These processes allow the quick processing of over a million data points, enabling advanced online monitoring and furthering the understanding of battery pack failure in the field. The analysis underlines that often, only a single cell shows abnormal behavior or a knee point, consistent with weakest-link failure for cells connected in series, amplified by local resistive heating. The results further the understanding of how batteries degrade and fail in the field and demonstrate the potential of efficient online monitoring based on data. We open-source the code and publish the large data set upon completion of the review of this article.
• Abstract（参考訳）: 健康モニタリング、故障解析、および検出は、バッテリーシステムの安全かつ持続可能な運用に不可欠である。 本研究では, ガウス過程抵抗モデルを用いて, 時間依存および運転点依存抵抗を効果的に分離する。 このデータセットには、メーカーに保証のために返却された29のバッテリーシステムが含まれており、それぞれ8つのセルが並んでおり、合計で232のセルと1億1100万のデータ列がある。 本研究では,再帰的時空間ガウス過程を用いた確率的断層検出法を開発した。 これらのプロセスは100万以上のデータポイントの迅速な処理を可能にし、高度なオンライン監視を可能にし、現場でのバッテリパック障害の理解を深める。 この分析は、しばしば1つの細胞のみが異常な行動または膝点を示し、局所的な抵抗加熱によって増幅される、直列に接続された細胞の最も弱いリンク障害と一致している。 その結果,現場での電池の劣化と故障の理解を深め,データに基づく効率的なオンラインモニタリングの可能性を示した。 コードをオープンソース化し、この記事のレビューが完了するとデータセットを公開します。

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