दैनिक अर्क्सिव

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डेटा-संचालित औपचारिक सत्यापन के साथ लिथियम-आयन बैटरी प्रणालियों के सुदृढ़ आयु-जागरूक नियंत्रण के लिए सुदृढीकरण सीखना

Created by
  • Haebom

लेखक

रूडी कोपोला, होवसेप टूलूजियन, पियरफ्रांसेस्को ओम्ब्रिनी, मैनुअल माज़ो जूनियर।

रूपरेखा

यह शोधपत्र चार्जिंग गति और बैटरी जीवन में गिरावट के बीच के संतुलन को संबोधित करने के लिए एक उच्च-निष्ठा, भौतिकी-आधारित बैटरी मॉडल का उपयोग करते हुए एक डेटा-संचालित चार्जिंग और सुरक्षा प्रोटोकॉल डिज़ाइन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है। प्रति-उदाहरण-निर्देशित आगमनात्मक संश्लेषण तकनीक का लाभ उठाते हुए, हम एक संकर नियंत्रण रणनीति प्रस्तुत करते हैं जो सुदृढीकरण अधिगम (RL) और डेटा-संचालित औपचारिक विधियों को जोड़ती है। हम RL का उपयोग करके अलग-अलग नियंत्रकों का संश्लेषण करते हैं, और फिर नियंत्रकों को ऐसी संरचनाओं में विभाजित करते हैं जो डेटा-संचालित अमूर्तता का उपयोग करके प्रारंभिक बैटरी आउटपुट माप के आधार पर स्विच करते हैं। परिणामी संकर प्रणाली RL-आधारित नियंत्रकों के बीच असतत चयन को सतत बैटरी गतिकी के साथ जोड़ती है। एक बार डिज़ाइन आवश्यकताओं को पूरा कर लेता है, तो अमूर्तता बंद-लूप प्रदर्शन पर संभाव्य गारंटी प्रदान करती है।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
डेटा-संचालित विधियों का उपयोग करके बैटरी चार्जिंग गति और जीवनकाल में गिरावट को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत किया गया है।
सुदृढीकरण सीखने और डेटा-संचालित औपचारिक तरीकों के संयोजन द्वारा संकर नियंत्रण रणनीतियों का डिजाइन और सुरक्षा आश्वासन।
अमूर्तन तकनीकों के माध्यम से बंद-लूप प्रणाली के प्रदर्शन पर संभाव्य गारंटी प्रदान करना।
Limitations:
वास्तविक बैटरी प्रणालियों पर प्रस्तावित विधि के प्रायोगिक सत्यापन का अभाव।
उच्च-निष्ठा भौतिकी-आधारित बैटरी मॉडल की सटीकता और सामान्यीकरण प्रदर्शन पर निर्भरता।
डेटा-संचालित अमूर्तन की सटीकता और दक्षता पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
विभिन्न प्रकार की बैटरी रसायन विज्ञान और परिचालन स्थितियों में सामान्यीकरण की जांच की जानी आवश्यक है।
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