因環(huán)保和維護(hù)成本低等優(yōu)勢,電動(dòng)汽車(EV)變得越來越普遍,乘用車、公共汽車和出租車很多也都是電動(dòng)汽車。但
電池耗盡或使用壽命結(jié)束時(shí),很容易發(fā)生事故。因此,對電動(dòng)汽車中常用的鋰離子
電池進(jìn)行精確的容量和壽命預(yù)測至關(guān)重要。
圖片來源:浦項(xiàng)科技大學(xué)
據(jù)外媒報(bào)道,由Seungchul Lee教授領(lǐng)導(dǎo)的浦項(xiàng)科技大學(xué)(POSTECH)研究團(tuán)隊(duì),和機(jī)械工程系博士生Sung Wook Kim,以及漢陽大學(xué)(Hanyang University)Ki-Yong Oh教授合作開發(fā)出一種新型人工智能(AI)技術(shù),可以準(zhǔn)確預(yù)測鋰離子電池的容量和壽命。通過將物理領(lǐng)域知識(shí)與人工智能相結(jié)合,該技術(shù)大大提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。
預(yù)測電池容量的方法有兩種:一種是基于物理的模型,簡化了電池復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu);另一種是人工智能模型,使用電池的電氣和機(jī)械響應(yīng)。然而,傳統(tǒng)的AI模型需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。此外,當(dāng)將傳統(tǒng)AI模型應(yīng)用于未經(jīng)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)時(shí),其預(yù)測精度非常低。因此需要下一代人工智能技術(shù)。
為了用更少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有效地預(yù)測電池容量,研究團(tuán)隊(duì)將不同于傳統(tǒng)方法的特征提取策略與基于物理領(lǐng)域知識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。結(jié)果,測試各種容量和壽命分布的電池時(shí),預(yù)測精度提高了20%。通過確認(rèn)結(jié)果的一致性可確保其可靠性。預(yù)計(jì)這些成果將為將高度可靠的基于物理知識(shí)的人工智能應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)奠定基礎(chǔ)。
浦項(xiàng)科技的Lee教授表示:“基于數(shù)據(jù)的人工智能已通過物理知識(shí)克服了其局限性。而構(gòu)建大數(shù)據(jù)的難度也因差異化特征提取技術(shù)的發(fā)展而降低。”
漢陽大學(xué)的Oh教授補(bǔ)充說:“此項(xiàng)研究意義重大,因?yàn)樗梢詼?zhǔn)確預(yù)測下一代電動(dòng)汽車的電池剩余壽命,從而有助于向公眾推廣電動(dòng)汽車。”
(責(zé)任編輯:子蕊)
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