A machine learning-based framework for online prediction of battery ageing trajectory and lifetime using histogram data
Artikel i vetenskaplig tidskrift, 2022
State of health prediction
Machine learning
Lithium-ion batteries
Real-world fleet data
Online adaptive learning
Remaining useful life
Författare
Yizhou Zhang
Chalmers, Elektroteknik, System- och reglerteknik, Reglerteknik
China-Euro Vehicle Technology (CEVT) AB
Torsten Wik
Chalmers, Elektroteknik, System- och reglerteknik, Reglerteknik
John Bergström
China-Euro Vehicle Technology (CEVT) AB
Michael Pecht
A. James Clark School of Engineering
Changfu Zou
Chalmers, Elektroteknik, System- och reglerteknik, Reglerteknik
Journal of Power Sources
0378-7753 (ISSN)
Vol. 526 231110Ämneskategorier
Datorteknik
Energiteknik
DOI
10.1016/j.jpowsour.2022.231110