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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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近年來，得益于鋰離子電池的高能量密度和低自放電特性，電動汽車的銷量在許多國家都出現(xiàn)顯著增長。然而，電動汽車電池的安全高效回收和分類已成為關注的焦點。

據(jù)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(fā)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(shù)據(jù)集在恒流充電電壓曲線上的維數(shù)，利用滑動窗口生成與原始長序列數(shù)據(jù)表現(xiàn)出相似趨勢的短序列數(shù)據(jù)。該過程實現(xiàn)了數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tài)信息，降低了數(shù)據(jù)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(wǎng)絡使用梯度下降和自適應矩估計權重衰減（AdamW）優(yōu)化器，以動態(tài)更新卷積核的權重、偏差項、比例因子和其他網(wǎng)絡參數(shù)，從而實現(xiàn)最佳性能。該優(yōu)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(wǎng)絡從訓練數(shù)據(jù)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(yōu)化，以最小化損失函數(shù)。

通過比較GADF和傳統(tǒng)方法，以及對不同圖像分類網(wǎng)絡的評估，研究人員發(fā)現(xiàn)利用GADF作為ConvNeXt網(wǎng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)驅動的退役電池篩選的準確性提供了指導。

(責任編輯：子蕊)

文章標簽：退役電池

作者：劉麗婷，如若轉載，請注明出處：http://www.m.69gh.com/qianyan//2023062942401.html

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