論文の概要: Remaining Useful Life Prediction for Batteries Utilizing an Explainable AI Approach with a Predictive Application for Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17931v2
- Date: Thu, 30 Jan 2025 14:48:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-31 15:12:21.279894
- Title: Remaining Useful Life Prediction for Batteries Utilizing an Explainable AI Approach with a Predictive Application for Decision-Making
- Title（参考訳）: 説明可能なAIアプローチと予測による電池の寿命予測
- Authors: Biplov Paneru, Bipul Thapa, Durga Prasad Mainali, Bishwash Paneru, Krishna Bikram Shah,
- Abstract要約: バッテリーRULを予測・分類するための機械学習モデルを開発した。
提案したTLEモデルはRMSE, MAE, R二乗誤差のベースラインモデルより一貫して優れている。
XGBoostは、クロスバリデーション技術によって検証された99%の分類精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Accurately estimating the Remaining Useful Life (RUL) of a battery is essential for determining its lifespan and recharge requirements. In this work, we develop machine learning-based models to predict and classify battery RUL. We introduce a two-level ensemble learning (TLE) framework and a CNN+MLP hybrid model for RUL prediction, comparing their performance against traditional, deep, and hybrid machine learning models. Our analysis evaluates various models for both prediction and classification while incorporating interpretability through SHAP. The proposed TLE model consistently outperforms baseline models in RMSE, MAE, and R squared error, demonstrating its superior predictive capabilities. Additionally, the XGBoost classifier achieves an impressive 99% classification accuracy, validated through cross-validation techniques. The models effectively predict relay-based charging triggers, enabling automated and energy-efficient charging processes. This automation reduces energy consumption and enhances battery performance by optimizing charging cycles. SHAP interpretability analysis highlights the cycle index and charging parameters as the most critical factors influencing RUL. To improve accessibility, we developed a Tkinter-based GUI that allows users to input new data and predict RUL in real time. This practical solution supports sustainable battery management by enabling data-driven decisions about battery usage and maintenance, contributing to energy-efficient and innovative battery life prediction.
- Abstract（参考訳）: 電池の寿命と充電要求を決定するには, 電池残余寿命(RUL)を正確に推定することが不可欠である。
本研究では,バッテリRULの予測と分類を行う機械学習モデルを開発した。
本稿では,RUL予測のための2レベルアンサンブル学習(TLE)フレームワークとCNN+MLPハイブリッドモデルを導入し,その性能を従来のディープラーニングモデル,ディープラーニングモデル,ハイブリッド機械学習モデルと比較する。
本分析は,SHAPによる解釈性を取り入れつつ,予測と分類の両面での様々なモデルを評価する。
提案したTLEモデルはRMSE, MAE, R二乗誤差のベースラインモデルより一貫して優れており,予測能力に優れていた。
さらに、XGBoost分類器は、クロスバリデーション技術によって検証された99%の分類精度を達成する。
モデルは、リレーベースの充電トリガーを効果的に予測し、自動化およびエネルギー効率の高い充電プロセスを可能にする。
この自動化によりエネルギー消費が減少し、充電サイクルの最適化により電池性能が向上する。
SHAPの解釈可能性分析は、RULに影響を与える最も重要な要因としてサイクルインデックスと充電パラメータを強調している。
アクセシビリティを向上させるために、ユーザが新しいデータを入力し、RULをリアルタイムで予測できるTkinterベースのGUIを開発した。
この実用的なソリューションは、バッテリの使用とメンテナンスに関するデータ駆動的な決定を可能にすることで、持続的なバッテリ管理をサポートし、エネルギー効率と革新的なバッテリ寿命予測に寄与する。
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