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논문 기본 정보

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저자정보
Donghoon Seo (Chungbuk National University) Jongho Shin (Chungbuk National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
1,634 - 1,638 (5page)

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Lithium ion battery(LIB) is widely used as a power source for unmanned vehicles because it is capable of high-output discharge. Generally, the LIB deteriorates and its maximum chargeable capacity is decreased when it is repeatedly charged and discharged. The maximum discharge current that can be output is proportional to the chargable capacity of the LIB. Therefore, in order to satisfy the required power of the unmanned vehicle, a technique capable of determining the state of the LIB is required. In this paper, we propose a learning-based LIB state diagnosis system using data obtained from the NASA Ames PCoE and the authors’ lab. To effectively consider the operation history of the LIB, the discharge data are utilized for the development of the learning system. That is, the voltage/current data recorded during the discharge are arranged as the diagnosis data. The learning-based diagnosis system is developed with convolutional neural network(CNN) and deep neural networks(DNN), and trained and validated using the diagnosis data from the NASA Ames PCoE. Finally, the obtained learning system is tested with the data from the authors’ lab and the results are analyzed.
#Lithium Ion Battery (LIB) #Time-series data #Fault diagnosis #Deep Convolution Neural Network (DCNN)

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. LIB STATE DIAGNOSIS DATA
3. LEARNING-BASED LIB STATE DIAGNOSIS SYSTEM
4. RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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