A Hybrid End-to-End Dual Path Convolutional Residual LSTM Model for Battery SOH Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of battery state of health is essential for ensuring safety, supporting fault diagnosis, and optimizing the lifetime of electric vehicles. This study proposes a compact dual-path architecture that combines Convolutional Neural Networks with Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM) units to jointly extract spatial and temporal degradation features from charge-cycle voltage and current measurements. Residual and inter-path connections enhance gradient flow and feature fusion, while a three-channel preprocessing strategy aligns cycle lengths and isolates padded regions, improving learning stability. Operating end-to-end, the model eliminates the need for handcrafted features and does not rely on discharge data or temperature measurements, enabling practical deployment in minimally instrumented environments. The model is evaluated on the NASA battery aging dataset under two scenarios: Same-Battery Evaluation and Leave-One-Battery-Out Cross-Battery Generalization. It achieves average RMSE values of 1.26% and 2.14%, converging within 816 and 395 epochs, respectively. An ablation study demonstrates that the dual-path design, ConvLSTM units, residual shortcuts, inter-path exchange, and preprocessing pipeline each contribute to accuracy, stability, and reduced training cost. With only 4913 parameters, the architecture remains robust to variations in initial capacity, cutoff voltage, and degradation behavior. Edge deployment on an NVIDIA Jetson AGX Orin confirms real-time feasibility, achieving 2.24 ms latency, 8.24 MB memory usage, and 12.9 W active power, supporting use in resource-constrained battery management systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».