論文の概要: VBFDD-Agent for Electric Vehicle Battery Fault Detection and Diagnosis: Descriptive Text Modeling of Battery Digital Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20742v1
• Date: Wed, 20 May 2026 05:44:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.503391
• Title: VBFDD-Agent for Electric Vehicle Battery Fault Detection and Diagnosis: Descriptive Text Modeling of Battery Digital Signals
• Title（参考訳）: VBFDD-Agent for Electric Vehicle Battery Fault Detection and Diagnosis: Descriptive Text Modeling of Battery Digital Signals
• Authors: Joey Chan, Zhen Chen, Ershun Pan,
• Abstract要約: 自動車用電池の故障検出・診断を行うVBFDD-Agentを提案する。 VBFDD-Agentは、記述的な電池状態テキスト、履歴ケース検索、ローカルメンテナンスマニュアル、および大規模言語モデル推論を統合して、構造化された診断結果とメンテナンスレコメンデーションを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.091968853953339
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid proliferation of electric vehicles, the safety and reliability of lithium-ion batteries have become critical concerns. Effective anomaly detection is essential for ensuring safe battery operation. However, as battery systems and operating scenarios become increasingly complex, battery fault diagnosis and maintenance require stronger cross-domain adaptability and human-AI collaboration. Traditional fault detection and diagnosis methods are usually designed for specific scenarios and predefined workflows, making them less effective in complex real-world applications. To address the scarcity of open-source battery fault report corpora and the lack of unified maintenance knowledge representation, this study proposes a descriptive text modeling approach for battery signal reports. Monitoring signals, statistical features, anomaly records, and state assessment results are transformed into structured and readable natural language descriptions, forming a language corpus for battery health diagnosis and maintenance. Based on this corpus, we propose VBFDD-Agent, a vehicle battery fault detection and diagnosis agent for automotive-grade battery systems. VBFDD-Agent integrates descriptive battery-state texts, historical case retrieval, local maintenance manuals, and large language model reasoning to generate structured diagnostic results and maintenance recommendations. Experiments show that the proposed framework can accurately perform anomaly monitoring based on descriptive textual representations and provide flexible, efficient, and actionable maintenance suggestions. Expert evaluation further confirms the practical value of the generated recommendations. Overall, VBFDD-Agent extends traditional battery diagnosis from label prediction to interpretable and maintenance-oriented decision support.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車の急速な普及に伴い、リチウムイオン電池の安全性と信頼性が懸念されている。 安全なバッテリ操作を確保するためには、効果的な異常検出が不可欠である。 しかし、バッテリシステムや運用シナリオが複雑化するにつれて、バッテリ故障の診断とメンテナンスは、ドメイン間の適応性と人間とAIのコラボレーションの強化を必要とする。 従来の障害検出および診断方法は、通常、特定のシナリオや事前に定義されたワークフローのために設計されており、複雑な現実世界のアプリケーションではより効果的ではない。 本研究は,オープンソースのバッテリ故障報告コーパスの不足と保守知識の統一的表現の欠如に対処するために,バッテリ信号レポートのための記述的テキストモデリング手法を提案する。 モニタリング信号、統計特徴、異常記録、および状態評価結果は、構造化され読みやすい自然言語記述に変換され、バッテリーの健康診断とメンテナンスのための言語コーパスを形成する。 このコーパスに基づいて,自動車用電池の故障検出・診断を行うVBFDD-Agentを提案する。 VBFDD-Agentは、記述的な電池状態テキスト、履歴ケース検索、ローカルメンテナンスマニュアル、および大規模言語モデル推論を統合して、構造化された診断結果とメンテナンスレコメンデーションを生成する。 実験により,提案フレームワークは記述的テキスト表現に基づく異常監視を正確に行うことができ,柔軟性,効率,動作可能なメンテナンス提案を提供する。 専門家評価は、生成されたレコメンデーションの実用的価値をさらに確認する。 全体として、VBFDD-Agentは従来の電池診断をラベル予測から解釈可能な保守指向の意思決定サポートまで拡張する。

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