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This paper proposes a battery remaining useful life (RUL) prediction method using a deep learning-based EMD-CNN-LSTM hybrid method. The proposed method pre-processes capacity data by applying empirical mode decomposition (EMD) and predicts the remaining useful life using CNN-LSTM. CNN–LSTM is a hybrid method that combines convolution neural network (CNN), which analyzes spatial features, and long short term memory (LSTM), which is a deep learning technique that processes time series data analysis. The performance of the proposed remaining useful life prediction method is verified using the battery aging experiment data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence and shows higher accuracy than does the conventional method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 배터리 실험 데이터
3. 제안하는 하이브리드 방식의 추정 방안
4. EMD-CNN-LSTM 잔여 수명 예측 검증
5. 결론
References
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