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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 3,013 - 3,017 (5page)
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Battery Management Systems (BMS) are crucial for monitoring and management lithium-ion batteries used in electric vehicles and electronic devices. Accurate state estimation enhances battery performance and safety. Traditional BMS algorithms, implemented on microcontrollers, often struggle with computational limitations, hindering the use of complex machine learning techniques. This study employs an STM32 microcontroller with an INA219 sensor to measure real-time battery voltage and current. We assess the application of TensorFlow Lite for estimating battery state through a lightweight machine learning model. The average inference duration of 2877.5 microseconds indicates the promising potential of Edge AI in battery management applications. The accuracy of the AI turned out to be 7.2%.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 배터리 시스템 구현
4. 결론
References
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