究诘东谈主员建立出机器学习要道用于早期故障检测 不错使锂离子电板更安全

盖世汽车讯 锂离子电板（举例电动汽车和固定式储能系统中使用的电板）的安全使用，要害取决于现象监测和早期故障检测。单个电板电芯的故障可能会导致失火等严重问题。

据外媒报谈，为了裁汰这些风险，达姆施塔特工业大学（TU Darmstadt）和麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，MIT）的究诘东谈主员建立出诓骗物理不休的机器学习要道进行电板分析和监控的新要道。

图片着手：期刊《Cell Reports Physical Science》

究诘团队成员包括达姆施塔特工业大学自动化期间与机电一体化究诘所的Joachim Schaeffer、Eric Lenz和Rolf Findeisen莳植团队，以及麻省理工学院的 Richard Braatz莳植和Martin Bazant莳植团队。究诘东谈主员们共同建立出一种将物理要道与机器学习相联结的要道。

使用递归高斯（recursive Gaussian）流程，究诘东谈主员不错检测电板电芯中随时刻和开动的变化。这些递归要道不错及时应用并灵验科罚大量数据，从而杀青异日对电板系统的握续在线监控。

在本究诘中，科学家们冒失使用一个私有的数据集：一位究诘伙伴匿名提供了28个电板系统的数据，这些电板系统因问题而了债制造商。该数据集包含来自224个电板电芯的朝上1.33亿行数据，是同类数据聚合首批公开的数据集之一。

最近发表在期刊《Cell Reports Physical Science》上的系统建立和分析后果证据，电板系统中频繁只好一个电芯进展出相当举止，这可能会影响所有这个词系统。这些发现存助于更好地了解电板的老化神色以及它们在什么条目下失效。这些要道使得异日冒失握续监控电板，从而进步安全性。