リチウムイオンバッテリーの残存有用寿命予測のための適応型再帰ニューラルネットワーク

予測学は、システム（またはその構成要素）の健康状態を現在および過去のシステム状態に基づいて予測する新興の科学です。信頼性のある予測器は、システムの将来の状態を予測するのに非常に役立ち、必要なときにメンテナンスサービスを事前にスケジュールできます。本稿では、システム動的状態予測のための適応型再帰ニューラルネットワーク（ARNN）を提案します。開発されたARNNは、適応型/再帰型ニューラルネットワークアーキテクチャに基づいて構築されており、ネットワークの重みは再帰的レーベンバーグ-マルクワルト（RLM）法を使用して適応的に最適化されます。提案されたARNNの効果は、リチウムイオンバッテリーの残存有用寿命予測への適用を通じて実証されています。