深層学習を用いたリチウムイオン電池の寿命予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS23027

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Life Prediction of Lithium-ion Battery Using Deep Learning

著者名: 藤滝 悠(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): yu fujitaki(osaka institute of technology),hiroyuki kobayashi(osaka institute of technology)

要約(日本語): リチウムイオン電池などの複雑な非線形システムの寿命を初期サイクルから予測する研究は過去に行われていました。そこで私はより精度の高い結果を出すため深層学習を使って研究を行いました。しかし、時系列データの予測に特化したLSTMでは結果を残せなかったことを報告します。

要約(英語): Previous work has been done to predict the lifetime of complex nonlinear systems, such as lithium-ion batteries, from early cycles. Therefore, I conducted research using deep learning to obtain more accurate results. However, we report that LSTM, which specializes in predicting time-series data, did not produce results.

本誌: 2023年3月4日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 9-10 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 824 Kバイト