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Development of deterioration diagnostic methods for secondary batteries used in industrial applications by means of artificial intelligence
https://doi.org/10.14988/di.2020.0000000176
https://doi.org/10.14988/di.2020.00000001761835fbb0-f25f-4611-8649-b7297a495734
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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要旨/abstract (407.4 kB)
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全文/fulltext (9.1 MB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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| 公開日 | 2020-06-01 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Development of deterioration diagnostic methods for secondary batteries used in industrial applications by means of artificial intelligence | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題 | Real-time battery Diagnosis, Artificial Neural Network (ANN), Secondary batteries, SoC/SoH/Internal Impedance Estimation, Battery Mangament System (BMS), Battery Storage System (BSS), EV&PV storage design & diagnosis | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||
| 資源タイプ | doctoral thesis | |||||
| ID登録 | ||||||
| ID登録 | 10.14988/di.2020.0000000176 | |||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | open access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | 人工知能を用いた産業用二次電池の劣化診断法開発 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | ジンコウ チノウ オ モチイタ サンギョウヨウ ニジ デンチ ノ レッカ シンダンホウ カイハツ | |||||
| 言語 | ja-Kana | |||||
| 著者 |
Bezha, Minella
× Bezha, Minella |
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| 著者所属 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 値 | 理工学研究科 | |||||
| 著者所属（英） | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 値 | Graduate School of Science and Engineering | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 蓄電池は携帯機器，電気自動車をはじめ，自然エネルギー有効利用に至るまで広範囲に利用され，その重要性はますます高まっている。これら機器の使用時間や特性は蓄電池の特性に大きく依存することから，電池自体の特性改善に加え，劣化を診断してより効率的に電池を運用することが求められている。本論文は，非線形情報処理を得意とする人工知能を用いた2次電池の劣化診断法を開発し，エネルギーの有効利用に資する技術を確立した。機器動作時の電池電圧・電流波形と電池劣化特性との関連性を，人工知能を用い学習することにより，機器稼働時に電池の劣化を診断することができる。なお，この関連性は非線形で複雑であるが，非線形分析を得意とする人工知能は劣化診断に適している。学習には時間を要するものの，診断は短時間になし得ることから，提案法は稼働時劣化診断に適している。本論文では，この特徴を生かし，電池の等価回路（ECM）を導出し，充電率（SOC），容量維持率（SOH）を推定している。また，本論文では現在産業応用分野で用いられている，リチウムイオン電池，ニッケル水素電池，鉛蓄電池を対象とし，提案法はあらゆる電池使用機器に応用可能である。また，提案法を電池状態監視装置（BMU）や，マイコンなどを用いた組み込みシステムに応用可能とし，実証している。以上のことから，本論文は，新たな蓄電池の劣化診断法の確立し，その有効性を確認している。 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | The importance of rechargeable batteries nowadays is increasing from the portable electronic devices and solar energy industry up to the development of new EV models. The rechargeable batteries have a crucial role in the storage system, mostly in mobile applications and transportation, because the period of its usage and the flexibility of the function are determined by the battery. Due to the black box approach of the ANN it is possible to connect the complex physical phenomenon with a specific physical meaning expressed with a nonlinear logic between inputs and output. Using specific input data to relate with the desired output, makes possible to create a pattern connection with input and output. This ability helps to estimate in real time the desired outputs, behaviors, phenomes and at the same time it can be used as a real time diagnosis method. | |||||
| 言語 | en | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 識別子タイプ | NCID | |||||
| 関連識別子 | BC02441129 | |||||
| 関連サイト | ||||||
| 関連タイプ | isFormatOf | |||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | https://doors.doshisha.ac.jp/opac/opac_link/bibid/BB13127438/?lang=0 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 関連名称 | 掲載刊行物所蔵情報へのリンク ／ Link to Contents | |||||
| 出版タイプ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 学位名 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 学位名 | 博士(工学) | |||||
| 学位名 | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 学位名 | Doctor of Philosophy in Engineering | |||||
| 学位授与機関 | ||||||
| 学位授与機関識別子Scheme | kakenhi | |||||
| 学位授与機関識別子 | 34310 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 学位授与機関名 | 同志社大学 | |||||
| 言語 | en | |||||
| 学位授与機関名 | Doshisha University | |||||
| 学位授与年月日 | ||||||
| 学位授与年月日 | 2020-03-22 | |||||
| 学位授与番号 | ||||||
| 学位授与番号 | 甲第1078号 | |||||
