Investigations of Using an Intelligent ANFIS Modeling Approach for a Li-Ion Battery in MATLAB Implementation: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This research paper will propose an incentive topic to investigate the accuracy of an adaptive neuro-fuzzy modeling approach of lithium-ion (Li-ion) batteries used in hybrid electric vehicles and electric vehicles. Based on this adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) modeling approach, we will show its effectiveness and suitability for modeling the nonlinear dynamics of any process or control system. This new ANFIS modeling approach improves the original nonlinear battery model and an alternative linear autoregressive exogenous input (ARX) polynomial model. The alternative ARX is generated using the least square errors estimation method and is preferred for its simplicity and faster implementation since it uses typical functions from the MATLAB system identification toolbox. The ARX and ANFIS models’ effectiveness is proved by many simulations conducted on attractive MATLAB R2021b and Simulink environments. The simulation results reveal a high model accuracy in battery state of charge (SOC) and terminal voltage. An accurate battery model has a crucial impact on building a very precise adaptive extended Kalman filter (AEKF) SOC estimator. It is considered an appropriate case study of a third-order resistor-capacitor equivalent circuit model (3RC ECM) SAFT-type 6 Ah 11 V nominal voltage of Li-ion battery for simulation purposes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».