論文の概要: HybridoNet-Adapt: A Domain-Adapted Framework for Accurate Lithium-Ion Battery RUL Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21392v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 11:35:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:08.607929
• Title: HybridoNet-Adapt: A Domain-Adapted Framework for Accurate Lithium-Ion Battery RUL Prediction
• Title（参考訳）: HybridoNet-Adapt: 正確なリチウムイオン電池RUL予測のためのドメイン適応フレームワーク
• Authors: Khoa Tran, Bao Huynh, Tri Le, Lam Pham, Vy-Rin Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では,データに依存しないRUL予測フレームワークとそのドメイン適応(DA)アプローチを紹介する。 提案手法は,特徴抽出,復調,正規化を含む包括的データ前処理を統合している。 実験により,本手法は最先端技術より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7017123579911753
• License:
• Abstract: Accurate prediction of the remaining useful life (RUL) in Lithium-ion battery (LIB) health management systems is crucial for ensuring reliability and safety. Current methods typically assume that training and testing data share the same distribution, overlooking the benefits of incorporating diverse data sources to enhance model performance. To address this limitation, we introduce a data-independent RUL prediction framework along with its domain adaptation (DA) approach, which leverages heterogeneous data sources for improved target predictions. Our approach integrates comprehensive data preprocessing, including feature extraction, denoising, and normalization, with a data-independent prediction model that combines Long Short-Term Memory (LSTM), Multihead Attention, and a Neural Ordinary Differential Equation (NODE) block, termed HybridoNet. The domain-adapted version, HybridoNet Adapt, is trained using a novel technique inspired by the Domain-Adversarial Neural Network (DANN) framework, a regression ensemble method, and Maximum Mean Discrepancy (MMD) to learn domain-invariant features from labeled cycling data in the source and target domains. Experimental results demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art techniques, providing reliable RUL predictions for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池(LIB)の健康管理システムにおける残存寿命(RUL)の正確な予測は信頼性と安全性の確保に不可欠である。 現在の手法では、トレーニングとテストのデータは同じ分布を共有し、モデルの性能を高めるために多様なデータソースを組み込むことの利点を見落としている。 この制限に対処するために、ターゲット予測を改善するために異種データソースを活用するドメイン適応(DA)アプローチとともに、データ非依存のRUL予測フレームワークを導入する。 提案手法では,特徴抽出,復号化,正規化を含む包括的データ前処理と,Long Short-Term Memory(LSTM),Multihead Attention(Multihead Attention),Neural Ordinary Differential Equation(NODE)ブロックを組み合わせたデータ非依存予測モデルを統合する。 ドメイン適応型バージョンであるHybridoNet Adaptは、ドメイン-Adversarial Neural Network(DANN)フレームワーク、回帰アンサンブル法、最大平均離散性(MMD)にインスパイアされた新しいテクニックを使用して、ソースとターゲットドメインのラベル付きサイクリングデータからドメイン不変の機能を学ぶように訓練されている。 実験の結果,本手法は最先端技術より優れており,実世界のアプリケーションに信頼性の高いRUL予測を提供することがわかった。

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