論文の概要: Degradation Self-Supervised Learning for Lithium-ion Battery Health Diagnostics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08083v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 06:29:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.589714
- Title: Degradation Self-Supervised Learning for Lithium-ion Battery Health Diagnostics
- Title（参考訳）: リチウムイオン電池健康診断のための劣化自己監視学習
- Authors: J. C. Chen,
- Abstract要約: リチウムイオン電池(LIB)の健康評価は、通常、一定の充電/放電プロトコルに依存している。
本研究では,自己指導型学習のパラダイムに基づくLIBヘルスを推定するための新たなトレーニング戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Health evaluation for lithium-ion batteries (LIBs) typically relies on constant charging/discharging protocols, often neglecting scenarios involving dynamic current profiles prevalent in electric vehicles. Conventional health indicators for LIBs also depend on the uniformity of measured data, restricting their adaptability to non-uniform conditions. In this study, a novel training strategy for estimating LIB health based on the paradigm of self-supervised learning is proposed. A multiresolution analysis technique, empirical wavelet transform, is utilized to decompose non-stationary voltage signals in the frequency domain. This allows the removal of ineffective components for the health evaluation model. The transformer neural network serves as the model backbone, and a loss function is designed to describe the capacity degradation behavior with the assumption that the degradation in LIBs across most operating conditions is inevitable and irreversible. The results show that the model can learn the aging characteristics by analyzing sequences of voltage and current profiles obtained at various time intervals from the same LIB cell. The proposed method is successfully applied to the Stanford University LIB aging dataset, derived from electric vehicle real driving profiles. Notably, this approach achieves an average correlation coefficient of 0.9 between the evaluated health index and the degradation of actual capacity, demonstrating its efficacy in capturing LIB health degradation. This research highlights the feasibility of training deep neural networks using unlabeled LIB data, offering cost-efficient means and unleashing the potential of the measured information.
- Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池(LIB)の健康評価は、通常、一定の充電/放電プロトコルに依存し、しばしば電気自動車で一般的な動的電流プロファイルを含むシナリオを無視する。
LIBの従来の健康指標は測定データの均一性にも依存しており、不均一な条件への適応性を制限している。
本研究では,自己指導型学習のパラダイムに基づくLIBヘルスを推定するための新たなトレーニング戦略を提案する。
多分解能解析技術である経験ウェーブレット変換を用いて周波数領域における非定常電圧信号を分解する。
これにより、健康評価モデルのための非効率なコンポーネントを除去することができる。
トランスフォーマーニューラルネットワークはモデルバックボーンとして機能し、損失関数は、ほとんどの操作条件におけるLIBの劣化が必然的で不可逆であると仮定して、キャパシティ劣化挙動を記述するように設計されている。
その結果、同一のLIBセルから各時間間隔で得られた電圧および電流分布のシーケンスを解析することにより、モデルが老化特性を学習できることが示唆された。
提案手法は、電気自動車の実走行プロファイルから導出した、スタンフォード大学のLIB高齢化データセットに適用可能である。
特に、評価された健康指標と実際の能力の劣化の平均相関係数0.9を達成し、LIBの健康劣化を捉える効果を実証した。
この研究は、ラベルのないLIBデータを用いてディープニューラルネットワークをトレーニングし、コスト効率の高い手段を提供し、測定された情報のポテンシャルを解放する可能性を強調している。
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