中國科學院推出篩選退役電池的新方法
時間:2023-06-29 08:48來源:蓋世汽車 作者:劉麗婷
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據外媒報道，中國科學院（Chinese Academy of Sciences）福建物質結構研究所林名強博士課題組在期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》發表了研究論文，提出一種基于格拉米角差場（Gramian angular difference fields，GADF）和ConvNeXt的退役電池篩選新方法。
研究人員首先應用分段聚合近似技術（segmented aggregation approximation），以降低退役電池數據集在恒流充電電壓曲線上的維數，利用滑動窗口生成與原始長序列數據表現出相似趨勢的短序列數據。該過程實現了數據縮減，同時保留了基本特征信息，并減輕了計算負擔。
然后，該團隊使用格拉米矩陣（GM）將簡化的恒流充電曲線轉換為二維圖像。 采用GADF方法利用格拉米亞矩陣對一維時間序列信息進行編碼。該技術對數據應用歸一化和極坐標處理，然后進行內積運算來生成GADF圖像。該技術有效消除了冗余的多模態信息，降低了數據非線性的影響，并減輕了噪聲干擾。
此外，研究人員還對GADF圖像進行了分類，以篩選退役電池。ConvNeXt網絡使用梯度下降和自適應矩估計權重衰減（AdamW）優化器，以動態更新卷積核的權重、偏差項、比例因子和其他網絡參數，從而實現最佳性能。該優化器結合了權重衰減以防止過度擬合。通過反向傳播算法，該網絡從訓練數據中學習了隱藏層的適當權重。這些權重在訓練過程中不斷更新和優化，以最小化損失函數。
通過比較GADF和傳統方法，以及對不同圖像分類網絡的評估，研究人員發現利用GADF作為ConvNeXt網絡的輸入可以提高篩選精度。未來的研究方向將主要集中于探索基于分壓的退役電池篩選策略，并擴展數據集以驗證模型的普遍性。
這項研究為減少對手動選擇功能的依賴，并提高數據驅動的退役電池篩選的準確性提供了指導。
(責任編輯：子蕊)
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退役電池
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