論文の概要: BatteryAgent: Synergizing Physics-Informed Interpretation with LLM Reasoning for Intelligent Battery Fault Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24686v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 07:38:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.596933
• Title: BatteryAgent: Synergizing Physics-Informed Interpretation with LLM Reasoning for Intelligent Battery Fault Diagnosis
• Title（参考訳）: BatteryAgent: インテリジェントなバッテリ故障診断のための物理インフォームド解釈とLLM推論の相乗化
• Authors: Songqi Zhou, Ruixue Liu, Boman Su, Jiazhou Wang, Yixing Wang, Benben Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の推論機能と物理知識機能を統合した階層型フレームワークを提案する。 実験の結果,BatteryAgentは硬質境界試料の誤分類を効果的に補正し,AUROCの0.986を達成した。 このフレームワークは、従来のバイナリ検出をマルチタイプの解釈可能な診断に拡張し、バッテリーの安全性管理のための"パッシブ検出"から"インテリジェント診断"へ、新たなパラダイムシフトを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3609826375913467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault diagnosis of lithium-ion batteries is critical for system safety. While existing deep learning methods exhibit superior detection accuracy, their "black-box" nature hinders interpretability. Furthermore, restricted by binary classification paradigms, they struggle to provide root cause analysis and maintenance recommendations. To address these limitations, this paper proposes BatteryAgent, a hierarchical framework that integrates physical knowledge features with the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). The framework comprises three core modules: (1) A Physical Perception Layer that utilizes 10 mechanism-based features derived from electrochemical principles, balancing dimensionality reduction with physical fidelity; (2) A Detection and Attribution Layer that employs Gradient Boosting Decision Trees and SHAP to quantify feature contributions; and (3) A Reasoning and Diagnosis Layer that leverages an LLM as the agent core. This layer constructs a "numerical-semantic" bridge, combining SHAP attributions with a mechanism knowledge base to generate comprehensive reports containing fault types, root cause analysis, and maintenance suggestions. Experimental results demonstrate that BatteryAgent effectively corrects misclassifications on hard boundary samples, achieving an AUROC of 0.986, which significantly outperforms current state-of-the-art methods. Moreover, the framework extends traditional binary detection to multi-type interpretable diagnosis, offering a new paradigm shift from "passive detection" to "intelligent diagnosis" for battery safety management.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の故障診断はシステム安全性に不可欠である。 既存のディープラーニング手法は検出精度が優れているが、その「ブラックボックス」の性質は解釈可能性を妨げる。 さらに、二分分類パラダイムに制限されているため、根本原因分析とメンテナンスの推奨の提供に苦慮している。 これらの制約に対処するため,Large Language Models (LLMs) の推論機能と物理知識機能を統合した階層型フレームワークである BatteryAgent を提案する。 本フレームワークは, 電気化学的原理から導かれる10の機構を基盤とした物理知覚層, 次元減少と物理フィディリティのバランスをとる, 2) グラディエントブースティング決定木とSHAPを用いた検出・属性層, (3) LLMをエージェントコアとして活用する推論・診断層, の3つのコアモジュールから構成される。 このレイヤは、SHAP属性とメカニズム知識ベースを組み合わせて、障害タイプ、根本原因分析、メンテナンス提案を含む包括的なレポートを生成する"数値意味"ブリッジを構築する。 実験結果から,BatteryAgentは硬質境界試料の誤分類を効果的に補正し,AUROCの0.986を達成し,現在の最先端手法を著しく上回ることを示した。 さらに、このフレームワークは従来のバイナリ検出をマルチタイプ解釈可能な診断に拡張し、バッテリーの安全性管理のための"パッシブ検出"から"インテリジェント診断"へ、新たなパラダイムシフトを提供する。

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