An Efficient Li-ion Battery Management System with Lossless Charge Balancer for RUL and SoH Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EV) employ batteries to generate their mechanical power for transportation, but the main challenge is to improve the battery management system (BMS) and increase the lifespan of the EV battery.In the existing battery management system, energy loss during charge balancing operation and prediction errors happens in remaining useful life (RUL) and state of health (SoH).Hence a novel Efficient Li-ion Battery Management System with Lossless Charge Balancer for RUL and SoH Prediction is proposed to improve the Battery Management System (BMS) and lifespan of the EV battery.The existing battery management systems have various cell-balancing approaches, but the energy losses in the form of heat create unavoidable instant charge imbalance.Thus, a novel Optimized Multi Input Multi Output-Bi Directional Long Short-Term Memory (MIMO-Bi-LSTM) has been proposed, in which the MIMO-Bi-LSTM Unit is providing better SoC estimation of each cell, and the FFOA (Fruit Fly Optimization Algorithm) is utilized in this state of charge (SoC) estimation of battery and improved accuracy.Moreover, an Adaptive Matrix Gate Switch Balancer is introduced in which the Adaptive Matrix Switch Algorithm is used to avoid charge imbalance and the DGTO (Duplex Gate Turn-Off Thyristors) switches reduce the energy loss during switching and improving the cell life cycle.Furthermore, the existing technique did not consider the variation of the EV motor's efficiency that changes throughout the operation and the motor terminal resistance which also affects the cycle life of the battery.So, the novel Optimized UK-ANFI Network is introduced in which a UK (Unscented Kalman) Filter eliminate the non-linearity in the measured values of parameters and the ANFI (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) Network receives the linearized data and predicts the RUL and SoH of the battery pack.Then a GWO (Grey Wolf Optimizer) minimize prediction errors and provide better life cycle prediction.The result obtained by the proposed model have low RMSE in RUL and SoH prediction, high accuracy and low prediction time.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».