A Pattern-Driven Stochastic Degradation Model for the Prediction of Remaining Useful Life of Rechargeable Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been a significant growth in the development of rechargeable battery-powered devices such as electric vehicles, leading to an urgent need for reliable and safe batteries. The remaining useful life (RUL) is a critical health indicator of battery, which is defined as the remaining number of charge and recharge cycles before the state-of-health falls below a user-specified threshold under certain operating settings. Substantially, the RUL can be estimated by adaptive stochastic processes or advanced machine learning techniques. However, the existing approaches either assume over-simplified degradation pattern in accordance with physics laws leading to poor generalizability or act as a black box offering no interpretation. To address these limitations, in this article, we develop a pattern-driven degradation process by integrating a recursive Gaussian distribution with its mean learnt from a gated recurrent unit (GRU) driven degradation pattern to capture degradation fluctuation into the model. Due to the non-Markovian state transitions, a joint-learning sampling-based expectation maximization algorithm was developed to estimate model parameters based on historical observations. Finally, numerical studies using real battery data showed that the proposed method achieves over 3% and 40% higher accuracy in RUL prediction than the GRU and adaptive Wiener process, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».