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eTransportation:華東理工在基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)力電池壽命預(yù)測方法的最新研究進(jìn)展

來源:華東理工大學(xué)      2023-09-22
導(dǎo)讀:9月4日,華東理工大學(xué)機(jī)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院、先進(jìn)電池系統(tǒng)與安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室欒偉玲教授課題組與我校國家高層次人才、講席教授陳浩峰教授合作,在全球交通科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域頂級期刊eTransportation發(fā)表了題為“Interpretable deeplearning for accelerated fading recognition of lithium-ion batteries”的研究論文,首次提出了一個(gè)用于鋰電池壽命預(yù)測相關(guān)的可解釋性深度學(xué)習(xí)框架。
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在鋰電池壽命預(yù)測領(lǐng)域,建立全面的電池老化模型一直是一項(xiàng)艱巨任務(wù),因此數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法正受到越來越多的關(guān)注。深度學(xué)習(xí)已被證明是電池應(yīng)用領(lǐng)域中一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)擬合方法。然而,可解釋性仍然是該領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn),限制了深度學(xué)習(xí)方法的實(shí)際應(yīng)用。隨著可解釋技術(shù)的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)不僅可以作為黑盒工具,還可以用于探索外部電池?cái)?shù)據(jù)與內(nèi)部電化學(xué)變化之間的關(guān)系。研究團(tuán)隊(duì)提出了一種可解釋的深度學(xué)習(xí)框架,利用梯度加權(quán)類激活映射(Grad-CAM)來解釋訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型的輸入和輸出之間的聯(lián)系。
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研究團(tuán)隊(duì)通過鋰電池容量衰退拐點(diǎn)識別任務(wù)對可解釋的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行了演示。研究結(jié)果表明,該深度學(xué)習(xí)模型在有效預(yù)測電池容量衰退拐點(diǎn)的基礎(chǔ)上,可以敏銳捕捉與電池老化機(jī)制相關(guān)的特征,其中包括人類尚未完全理解的關(guān)鍵特征。此外,通過在不同預(yù)測任務(wù)(考慮多種電池體系、實(shí)際工況和數(shù)據(jù)集)中驗(yàn)證該方法,展現(xiàn)了該框架優(yōu)秀的可遷移性。在無先驗(yàn)知識的情況下,該可解釋的深度學(xué)習(xí)框架可以為研究者理解復(fù)雜電池老化機(jī)理提供新見解。該可解釋性深度學(xué)習(xí)方法的提出為電池相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研究提供了新的思路,將積極推動(dòng)人工智能技術(shù)在先進(jìn)電池設(shè)計(jì)開發(fā)及安全使用方面的廣泛應(yīng)用。
華東理工大學(xué)機(jī)動(dòng)學(xué)院博士研究生王暢和博士后陳瑩為該論文的共同第一作者,欒偉玲教授和陳浩峰教授為共同通訊作者。該研究工作得到了國家自然科學(xué)基金和中國博士后科學(xué)基金等經(jīng)費(fèi)資助。研究團(tuán)隊(duì)所在的先進(jìn)電池系統(tǒng)與安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,圍繞電池安全評價(jià)理論、安全檢測方法及安全保障技術(shù)等關(guān)鍵研究方向,致力于先進(jìn)電池系統(tǒng)與安全的應(yīng)用基礎(chǔ)研究和核心技術(shù)攻關(guān)。


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