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저자정보
Kwanwoong Yoon (Pohang University of Science and Technology) Huiyong Chun (Pohang University of Science and Technology) Hyeonjang Pyeon (Pohang University of Science and Technology) Soohee Han (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
253 - 256 (4page)

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The diagnosis of a lithium-ion battery is essential to operate the battery for safety and life extension. The electrochemical parameter identification is one of the diagnosis methodologies of the battery, which can describe various electrochemical side reactions occurring in multiple situations such as fast charging. The identification methods based on the neural network are conducted to overcome the high complexity of the method based on an electrochemical model. However, the previous methods adopt the networks optimized on the other fields such as image processing and do not consider the operating environments, which have low hardware specifications. In this paper, an affordable neural network architecture for parameter identification is explored through the experiment, and the applicability of the network is verified in the electric vehicle environment using a vehicle control unit board.
#Battery management system #Convolutional neural network #Parameter identification #Vehicle control unit

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. EXPERIMENTS
4. RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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