バッテリー

予知保全開発ツールを、個々のセルからバッテリーパックまでさまざまなバッテリーシステムに応用

予知保全開発ツールを、リチウムイオンバッテリーセルとバッテリーパックに応用します。充電と放電のプロファイルと、サイクル間およびセル間の変動の知識を使用して、特殊な特徴およびアルゴリズムにより異常を検出し、残りのサイクル寿命を特定します。

関数

バッテリーの劣化の評価

`meanDifferenceModel`	直列接続リチウムイオンバッテリーパックの最も劣化したセルを特定 (R2022b 以降)
`adjacentPairCorrelationModel`	直列接続リチウムイオンバッテリーパックの他のセルと比較して最悪のセルを特定 (R2023a 以降)

バッテリーテストデータからの特徴の抽出

`batteryTestDataParser`	Convert data produced by battery lab testing into a format that is compatible with analysis and feature extraction (R2024b 以降)
`segmentData`	サイクルフェーズ、サイクルモード、データの有効性を特定することで、生のバッテリー測定データを分類し、整理します。 (R2024b 以降)
`batteryTestFeatureExtractor`	Specify feature set to extract from parsed battery cycling data (R2024b 以降)
`extract`	解析およびセグメント化されたバッテリーテストデータから選択したバッテリー特徴を抽出する (R2024b 以降)
`computeDifferentialCurves`	増分容量、差動電圧、差温の曲線を計算する。これらを使用して、定電流条件下でのバッテリーの挙動を解析できる (R2024b 以降)

トピック

Characterize Battery Health Using Cycler-Based Test Data
Use specialized battery data parsing and feature extraction tools to organize test measurements and extract features from Lithium-Ion battery test data to evaluate battery health status.
Data Analysis and Feature Extraction for Battery Raw Cycling Data
Extract features from raw battery data using a workflow that includes data preprocessing, data organization and analysis, and feature extraction and visualization.

注目の例

劣化するバッテリーシステムの非線形の状態推定

Simulink のアンセンテッドカルマンフィルターを使用して非線形システムの状態を推定する。

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初期動作データからのバッテリーサイクル寿命の予測

教師ありの機械学習アルゴリズムを使用して、高速充電リチウムイオンバッテリーの残りのサイクル寿命を予測する。

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深層学習を使用したバッテリーサイクル寿命の予測

深層ニューラルネットワークの学習により、高速充電リチウムイオンバッテリーの残りのサイクル寿命を予測する。

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Battery Second-Life Application State of Health (SoH) Estimation of Li-Ion Batteries

Estimate battery state of health (SoH) for second-life application using measurements from first life and terminal voltage during second life.

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Data Analysis and Feature Extraction for Battery Raw Cycling Data

Extract features from raw battery data using a workflow that includes data preprocessing, data organization and analysis, and feature extraction and visualization.