論文の概要: A Multi-Task Targeted Learning Framework for Lithium-Ion Battery State-of-Health and Remaining Useful Life

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22323v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 12:22:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.060489
• Title: A Multi-Task Targeted Learning Framework for Lithium-Ion Battery State-of-Health and Remaining Useful Life
• Title（参考訳）: リチウムイオン電池の健康状態と生活維持のためのマルチタスク学習フレームワーク
• Authors: Chenhan Wang, Zhengyi Bao, Huipin Lin, Jiahao Nie, Chunxiang Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,リチウムイオン電池の健康状態(SOH)と持続寿命(RUL)を予測するためのマルチタスク型学習フレームワークを提案する。 マルチスケールの機能抽出モジュール、改良された拡張LSTM、デュアルストリームアテンションモジュールなど、複数のニューラルネットワークを統合している。 SOH と RUL の予測の平均 RMSE は、従来の手法と最先端の手法と比較してそれぞれ 111.3% と 33.0% 削減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.687035026089796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately predicting the state-of-health (SOH) and remaining useful life (RUL) of lithium-ion batteries is crucial for ensuring the safe and efficient operation of electric vehicles while minimizing associated risks. However, current deep learning methods are limited in their ability to selectively extract features and model time dependencies for these two parameters. Moreover, most existing methods rely on traditional recurrent neural networks, which have inherent shortcomings in long-term time-series modeling. To address these issues, this paper proposes a multi-task targeted learning framework for SOH and RUL prediction, which integrates multiple neural networks, including a multi-scale feature extraction module, an improved extended LSTM, and a dual-stream attention module. First, a feature extraction module with multi-scale CNNs is designed to capture detailed local battery decline patterns. Secondly, an improved extended LSTM network is employed to enhance the model's ability to retain long-term temporal information, thus improving temporal relationship modeling. Building on this, the dual-stream attention module-comprising polarized attention and sparse attention to selectively focus on key information relevant to SOH and RUL, respectively, by assigning higher weights to important features. Finally, a many-to-two mapping is achieved through the dual-task layer. To optimize the model's performance and reduce the need for manual hyperparameter tuning, the Hyperopt optimization algorithm is used. Extensive comparative experiments on battery aging datasets demonstrate that the proposed method reduces the average RMSE for SOH and RUL predictions by 111.3\% and 33.0\%, respectively, compared to traditional and state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の健康状態(SOH)と有用寿命(RUL)を正確に予測することは、電気自動車の安全かつ効率的な運転を確保する上で重要であり、関連するリスクを最小限に抑える。 しかし、現在のディープラーニング手法は、これらの2つのパラメータに対する特徴とモデル時間依存性を選択的に抽出する能力に制限されている。 さらに、既存のほとんどの手法は、長期の時系列モデリングに固有の欠点がある従来のリカレントニューラルネットワークに依存している。 これらの課題に対処するために,マルチスケール特徴抽出モジュール,拡張LSTM,デュアルストリームアテンションモジュールなど,複数のニューラルネットワークを統合したSOHおよびRUL予測のためのマルチタスクターゲット学習フレームワークを提案する。 第一に、マルチスケールCNNを備えた機能抽出モジュールは、詳細なローカルバッテリ低下パターンをキャプチャするために設計されている。 第2に、長期の時間的情報を保持するモデルの能力を高めるため、拡張LSTMネットワークが採用され、時間的関係モデリングが改善される。 これに基づいて、重み付けを重要な特徴に割り当てることで、SOHとRULに関連する重要な情報に選択的に焦点を合わせるために、双ストリームアテンションモジュールを構成する偏光アテンションとスパースアテンションを構成する。 最後に、多対二のマッピングはデュアルタスク層を通して達成される。 モデルの性能を最適化し、手動のハイパーパラメータチューニングの必要性を減らすために、Hyperopt最適化アルゴリズムが使用される。 バッテリー老化データセットの大規模比較実験により,SOHおよびRUL予測の平均RMSEを従来法および最先端法と比較してそれぞれ111.3\%,33.0\%削減した。

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