AI 技術監(jiān)測鋰電池退化建模和健康管理
admin | 點擊量： 次 | 2024-06-04
考慮到電化學方程的復雜性，該工作從電池退化經(jīng)驗方程和狀態(tài)空間視角出發(fā)，提出了電池退化經(jīng)驗模型，并利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡捕捉電池降解動態(tài)。設計了一種通用特征提取方法，用于從電池完全充電前的短時間數(shù)據(jù)中提取特征，從而使該方法適用于不同的電池類型、使用場景和充放電協(xié)議。
該項研究把最新的“科學機器學習”技術與健康管理需求相結合，凸顯了其在退化建模和健康狀態(tài)評估方面的前景。通過小樣本實驗和遷移實驗，證明了考慮物理知識有助于機器學習模型更快更好地從數(shù)據(jù)中學習有用知識。該方法可以利用現(xiàn)有少量數(shù)據(jù)和已有物理知識，促進下一代健康管理系統(tǒng)的快速開發(fā)。
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