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研究人员开发人工智能技术 优化电池安全性

来源:盖世汽车 2020-04-25 15:36中投投资咨询网 A-A+

   据了解,研究人员设计了一种可以预测电池健康状况的机器学习方法,其准确度是目前行业标准的10倍,或将助力开发更安全、更可靠的电池,以用于电动汽车和消费电子产品。

  剑桥大学和纽卡斯尔大学(NewcastleUniversities)的研究人员,通过向电池发送电脉冲并测量其响应来监测电池,接着利用机器学习算法处理这些测量数据,预测电池的健康状况和使用寿命。

低价好股票  锂离子电池的健康状况和剩余使用寿命难以预测,这是限制电动汽车推广的一大难题。在运行过程中,电池内会发生一系列复杂微妙的化学变化,长此以往将严重影响电池的性能和寿命。目前预测电池健康状况的方法,主要以跟踪充放电过程中的电流和电压为基础,但并不能显示电池的具体状态。想要追踪电池内部发生的一系列过程,需要找到探测电池工作状态的新方法,也需要新的算法,探测充放电时的细微信号。

  本项研究负责人之一、剑桥大学卡文迪许实验室的Dr。AlphaLee表示:“安全性和可靠性是最重要的设计标准,因为我们开发的电池体积小,容量大。通过改进监测充放电的软件,并利用数据驱动软件控制充电过程,相信我们可以大幅提升电池性能。”

  研究人员设计了一种方法,通过向电池发送电脉冲并测量其响应来监测电池。然后,利用机器学习模型,发现电反应的具体特征,找到电池老化的讯号。研究人员进行了20,000多次测量实验来训练模型,这是同类数据中最大的数据集。重要的是,该模型学会了如何区分无关噪声和重要信号。这种非干预式方法,可以轻松应用至当前所有电池系统。

低价好股票  研究人员还发现,机器学习模型可以提供物理机制退化的线索。该模型能够显示,哪些电信号最有可能与老化有关,帮助他们设计具体实验,探究电池退化的原因和方式。

  研究人员通过机器学习平台,不断了解电池中各种化学成份的退化过程,并通过机器学习开发最优电池充电计划,以实现快速充电,并尽量减缓电池退化。首席作者之一Dr。YunweiZhang称:“机器学习可以补充和提升物理理解。机器学习模型识别出的可解释信号,是未来理论和实验研究的起点。”

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