論文の概要: Autonomous End-to-End SOH Prediction Services for Battery Systems via Temporal-Contrastive Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16434v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 09:06:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:34.264234
• Title: Autonomous End-to-End SOH Prediction Services for Battery Systems via Temporal-Contrastive Representation Learning
• Title（参考訳）: 時間的コントラスト表現学習による電池システムの自律的終端SOH予測サービス
• Abstract要約: 我々は、自律的なエンドツーエンドのSOH予測のためのモジュール式プラグイン・アンド・プレイサービスアーキテクチャであるTC-SOHを紹介します。 TC-SOHは、時間的コントラスト機構とクロスウィンドウ予測プレテキストタスクを用いて、劣化関連表現を抽出する。 4つの公開データセットで、TC-SOHは物理インフォームドおよびデータ駆動ベースラインよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.38113867479323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate state of health (SOH) estimation is a critical diagnostic service for lithium-ion battery management. However, reliance on labor-intensive manual feature engineering and opaque black-box models hinders scalable industrial deployment. To address this, we introduce TC-SOH: a modular, plug-and-play service architecture for autonomous, end-to-end SOH prediction. TC-SOH employs a temporal-contrastive mechanism and a cross-window prediction pretext task to extract degradation-relevant representations directly from raw operational data. To improve transparency, we connect model efficacy with representation diagnostics: visualization, sensitivity analysis, redundancy analysis, bidirectional probing, future-SOH probing, and temporal shuffling show that learned features overlap with selected expert descriptors while retaining additional SOH-relevant variation, and that ordered temporal context improves subsequent-SOH prediction. Across four public datasets, TC-SOH outperforms the considered physics-informed and data-driven baselines, reducing MAPE by 1.91 times and RMSE by 2.13 times.
• Abstract（参考訳）: 正確な健康状態(SOH)の推定はリチウムイオン電池管理にとって重要な診断サービスである。 しかしながら、労働集約的な手動機能エンジニアリングと不透明なブラックボックスモデルに依存することは、スケーラブルな産業展開を妨げる。 この問題に対処するために、我々は、自律的なエンドツーエンドのSOH予測のためのモジュール式プラグイン・アンド・プレイサービスアーキテクチャTC-SOHを紹介します。 TC-SOHは、時間的コントラスト機構とクロスウィンドウ予測プレテキストタスクを用いて、生の運用データから直接分解関連表現を抽出する。 可視化, 感度解析, 冗長性解析, 双方向探索, 未来SOH探索, 時空間シャッフル表示, 学習した特徴が選択した専門家記述子と重複し, 追加のSOH関連変動を保ち, 時間的文脈が後SOH予測を改善すること。 4つの公開データセットの中で、TC-SOHは物理インフォームドおよびデータ駆動ベースラインよりも優れており、MAPEは1.91倍、RMSEは2.13倍減少している。

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