Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Học tăng cường để kiểm soát mạnh mẽ các hệ thống pin Li-ion có nhận thức về lão hóa với xác minh chính thức dựa trên dữ liệu

Created by
  • Haebom

Tác giả

Rudi Coppola, Hovsep Touloujian, Pierfrancesco Ombrini, Manuel Mazo Jr.

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một phương pháp thiết kế giao thức sạc và an toàn dựa trên dữ liệu để giải quyết vấn đề đánh đổi giữa tốc độ sạc và lão hóa trong pin lithium-ion. Sử dụng mô hình pin có độ trung thực cao, dựa trên vật lý, chúng tôi đề xuất một chiến lược điều khiển lai kết hợp học tăng cường (RL) và các phương pháp hình thức dựa trên dữ liệu thông qua tổng hợp quy nạp hướng dẫn phản ví dụ. RL tổng hợp các bộ điều khiển riêng lẻ và, thông qua trừu tượng hóa dựa trên dữ liệu, phân tích chúng thành một cấu trúc chuyển đổi bộ điều khiển dựa trên các phép đo đầu ra ban đầu của pin. Chúng tôi triển khai một hệ thống lai bằng cách kết hợp lựa chọn rời rạc giữa các bộ điều khiển dựa trên RL với động lực học liên tục của pin. Khi thiết kế đáp ứng các yêu cầu, sự trừu tượng hóa cung cấp các đảm bảo xác suất về hiệu suất vòng kín.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một phương pháp mới có hiệu quả giải quyết vấn đề đánh đổi giữa tốc độ sạc và quá trình lão hóa của pin lithium-ion bằng cách tận dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu.
◦
Bằng cách kết hợp phương pháp học tăng cường và phương pháp chính thức dựa trên dữ liệu, chúng ta có thể thiết kế các chiến lược kiểm soát kết hợp có tính đến cả hiệu suất và tính an toàn.
◦
Các kỹ thuật trừu tượng có thể cải thiện tính ổn định của hệ thống bằng cách cung cấp các đảm bảo xác suất về hiệu suất vòng kín.
•
Limitations:
◦
Chưa có kết quả thử nghiệm về ứng dụng và đánh giá hiệu suất của phương pháp đề xuất đối với hệ thống pin thực tế.
◦
Cần phải xác thực độ chính xác và khả năng khái quát của các mô hình pin dựa trên vật lý có độ trung thực cao.
◦
Cần phân tích thêm về tính chính xác và hiệu quả của việc trừu tượng hóa dựa trên dữ liệu.
◦
Có thể tồn tại sự phụ thuộc vào thành phần hóa học và thiết kế pin cụ thể. Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng khái quát hóa.
👍
Made with Slashpage