电池图网络:锂离子电池寿命估计的关系学习
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对现有锂离子电池(LiBs)剩余使用寿命(RUL)预测方法忽略电池参数之间关系依赖性的问题,提出了电池图网络框架。该框架通过构建电池参数间的离散依赖图来捕获复杂的交互关系,并利用图学习算法建模内在的电池性能退化。研究结果显示,该方法在公开电池数据集上显著超越多种流行方法,并实现了最新的性能。
该研究论文探讨了锂离子电池与预测与健康管理的无缝集成,强调了剩余寿命在预测组件故障之前的作用。论文综述了各种RUL预测方法,包括传统模型和数据驱动技术。此外,它还强调了深度学习在锂离子电池健康预测中的关键作用。该论文旨在成为锂离子电池PHM领域研究人员和实践者的全面指南。