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AI助力电动汽车电池研发两年充电尝试可缩短至

文章出处:凯时官凯时官网    责任编辑:admin    发表时间:2020-03-11

  从行驶里程,到充电时辰,再到汽车运用寿命,电池的本能深入影响着一辆电动汽车的体验。

  从行驶里程,到充电时辰,再到汽车运用寿命,电池的本能深入影响着一辆电动汽车的体验。

  而数十年来,电动汽车电池的开展不断受到电池研发测试这一重要瓶颈的限定。都务必对新技艺举办数月以至数年的测试,以确定电池可以延续运用多长时辰。

  最范例的例子,便是对锂离子电池的资料拣选、电池制制和职责运转等进程举办限度优化。经常人们必要对锂离子电池的寿命举办评估,然而如此的实行往往会花费数月甚至数年的时辰,并且参数的安排、空间和样品的多样性更使得实行进一步延迟。

  方今由斯坦福大学教练、麻省理工学院和丰田讨论院团结拓荒了一种基于呆板进修的门径,可以将电池充电测试时辰从近两年缩短至16天,缩短了近15倍,有助于加快新型电池的拓荒进度。

  计划超迅速充电电池是一个庞大离间,主假使由于很难使它们延续运用。更速的充电强度会使电池继承更大的压力,这经常会导致电池过早失效。

  为了防守组成电动汽车总本钱很大一局部的电池组的方便损坏,电池工程师务必测试一系列周密的充电形式,以找到最有用的充电门径。

  新的讨论试图优化这一进程。从一同初,团队就挖掘迅速充电优化必要举办多次试错测试,这对人类来说恶果不高,但对呆板而言却是可能完整管理的题目。

  正在这项讨论中,该团队拓荒了拥有早期结果预测性能的闭环优化(CLO)编制。该编制拥有早期的结果预测性能,可能正在大参数空间上举办高效的优化,同时拥有高采样可变性。

  这种门径可以迅速优化特定的包括六步进程的电流和电压弧线,以及可以使得电池寿命最大化的相称钟速充合同,这种速充技艺可以缓解电动汽车用户的里程焦炙。

  正在先前的讨论中,讨论职员挖掘,不消通过每个电池举办再三充电直至其报废(这是测试电池寿命的经常门径),他们可能仅正在最初100个充电周期后预测出电池可能运用多长时辰。这是由于呆板进修编制正在接收过几次轮回的电池充电锻练后,可能正在早期数据中找到预示电池可延续运用时辰的法则。

  阴谋机不是均等地或依托直觉来测试每种能够的充电门径,以迅速找到要测试的最佳合同。

  通过运用这种 CLO 优化门径,讨论职员可以正在16天内将224个待测电池中拥有龟龄命速充技能的电池筛选出来,并最终验证了该门径的有用性,值得一提的是,原有224电池测试约莫必要560天。

  如图所示,该编制包罗三个组件:多通道电池轮回器,轮回寿命的早期预测器和BO 算法。正在每个秩序轮次中,咱们都要遍历这三个构成局部。

  第一个组件是多通道电池轮回器;这项职责中运用的轮回仪可同时测试48个电池。正在起初 CLO 之前,从完全的224个特有的多环节合同召集随机拣选(不调换)第一轮48个电池的充电合同(门径)。每个电池举办100次轮回反复充电(约4天;均匀预测轮回寿命905个轮回),逾越该时辰终止实行。

  前100个充电周期的轮回数据(极度是电化学丈量值,比方电压和电容)用作轮回寿命早期结果预测的输入。这些来自呆板进修模子的轮回寿命预测,随后被发送到 BO 算法,来测试下一个拥有较高推断寿命的合同,反复此进程,直到测试竣事。

  正在这种门径中,早期预测削减了每个测试电池所需的轮回次数,而最佳的实行计划削减了所需的实行次数。

  讨论职员正在提到该算法时示意,他们的门径简直可能加快电池拓荒的每个症结:从计划电池的化学本质到确定其尺寸和式样,再到寻找更好的制制和存储编制。

  这不光对电动汽车,并且对其他类型的储能形式都将爆发平常的影响,这是正在环球领域内转向风能和太阳能的枢纽请求。

  该讨论的合著者、丰田讨论院的科学家 Patrick Herring 示意:「这是举办电池拓荒的一种新门径。具有可能正在学术界和工业界之间共享并自愿剖释的数据,可能加快立异速率。」

  Herring 填充说,这项讨论的呆板进修和数据征采编制,将可供来日的电池科学家自正在运用。他说,通过呆板进修来优化进程的其他局部,电池拓荒以及更新更好的技艺的涌现将加快一个数目级以至更多个数目级。

  讨论职员也以为,这项讨论门径的潜力以至高出了电池范围。从药物拓荒到优化 X 射线和激光的本能等其他大数据测试题目,都可能通过运用呆板进修优化来彻底管理。

  斯坦福大学教练 Stefano Ermon 示意:「更大的生气是扶助科学挖掘自己。咱们正在问:咱们可能计划这些门径来自愿提出假设吗?它们可能扶助咱们提取人类无法融会的常识吗?跟着咱们的算法越来越好,咱们生气统统科学挖掘进程可能大大加快。」

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