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机器学习模型精确估算锂离子电池充电水平-bg真人地址多少

 


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本文摘要:据外国媒体报道,电动汽车由充电电池的锂离子电池(LIB)驱动器,可是现阶段,大家还没有基本上了解和完善锂离子电池。

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据外国媒体报道,电动汽车由充电电池的锂离子电池(LIB)驱动器,可是现阶段,大家还没有基本上了解和完善锂离子电池。由于电动汽车将来可能替代汽油车,一切能够提升 锂离子电池性能的科学研究将不利电动汽车发展趋势,提升 自然环境。

美国哥伦比亚大学(Columbia)的俩位专家教授MatthiasPreindl和AlanWest已经产品研发一种深度学习模型,能够更为精确地可能锂离子电池的电池水准。现阶段,可能电池电池情况仍有5%的错误率,该精英团队产品研发的模型总体目标是将错误率降至1%,此项科学研究获得了澳大利亚数据科学研究研究室(DataScienceInstitute)種子股票基金的支助。

大家都告知,电池智能管理系统关键作为猎捕电池的身心健康情况,预测分析期剩余使用寿命。所述2个定义可帮助电动汽车买车人告知什么时候理应行车给电池电池,及其什么时候理应决策更换电池。随后,一个可能高精度的模型可让电池管理方法系统辨识和维护保养太弱电池,进而减少电池组的使用寿命。

为设计方案该深度学习模型,该精英团队将把振荡数据信号(由电力电子技术SPWM造成的一系列电流量数据信号)运用于到锂离子电池上,该系列产品数据信号可让电池接到必须检验到的电反映。该精英团队将在试验室中检测该类电池,而且用以电力电子技术SPWM从改装在电动汽车上的电池中获得数据。

该类数据每分溶解一次,能够精确测量电池溫度、工作电压和电流量起伏等电池作用,进而造成数十万个数据点。因而,该精英团队已经设计方案一种优化算法,以评定该类数据并设计方案一个提升模型。

Preindl是电池与外界元器件怎样相互影响层面的权威专家,而化学工程师AllenWest了解电池內部的成分。她们二人因此以结合自身的水利学科技知识和技术设备的数据科技进步,设计方案一个模型,能够预测分析怎么让现阶段的锂离子电池取得最好性能。

Preindl答复:“实际上,大家没剖析的方式来了解锂离子电池的不负责任。一旦大家拥有剖析的数据,大家就不容易告知电池何时务必电池,能够用以多长时间,何时务必更换,及其怎样减少电池的使用寿命。


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