Tadqiqot elektromobil batareyalarining sogʻliq holatini (State of Health, SOH) baholash uchun toʻliq zaryad egri chizigʻiga ehtiyoj sezmasdan, faqat tasodifiy olingan qisqa tezkor zaryad boʻlaklaridan foydalanish mumkin boʻlgan usulni ishlab chiqadi. Ishning asosiy yondashuvi koʻp bosqichli doimiy tokli (Multistage Constant Current, MSCC) zaryadlashning faqat 20 foiz punktlik SOC boʻlimlaridagi kuchlanish ma’lumotlarini ikki oʻlchamli faza fazosida qayta qurish, ushbu geometriyadan toʻrtta sogʻliq koʻrsatkichini chiqarish va koʻrsatkichlarning qarish bilan bogʻliqligini shovqinni kamaytirish bilan vaqt boʻyicha oʻz-oʻziga e’tiborni birlashtiruvchi DA-Transformer modeli orqali SOH qiymatiga aylantirishdan iborat.

Usulning amaliy asosi haqiqiy elektromobillarning zaryadlash xatti-harakatlaridan kelib chiqadi. EVBattery ma’lumotlar toʻplamida bitta ishlab chiqaruvchiga tegishli 217 ta avtomobilning 90.000 dan ortiq yakunlangan zaryad seanslari tahlil qilinganda, zaryadlarning atigi %15,5 qismi SOC %20 dan past darajada boshlangani, seanslarning esa %79,1 qismi %20–80 SOC oraligʻida boshlangani koʻrsatilgan. Bu natija haqiqiy foydalanuvchilar koʻpincha batareyani juda past SOC darajasigacha tushirmasdan zaryadga ulashini va BMS toʻliq 0–80% zaryad profiliga muntazam ravishda kira olmasligini koʻrsatadi.

SOH baholash modelining miqdoriy tekshiruvi Stanford universitetining laboratoriya batareya qarish ma’lumotlar toʻplamidagi 1,1 Ah sigʻimli tijoriy LFP hujayralarida oʻtkazilgan. Uchta mustaqil mahalliy zaryad sohasi ishlatilgan: %20–40, %40–60 va %60–80 SOC. Xuddi shu MSCC sharoitidagi leave-one-cell-out kross-validatsiyada oʻrtacha RMSE qiymatlari mos ravishda 0,0059, 0,0042 va 0,0041 boʻlgan. Shunday qilib, faqat 20 foiz punktlik boʻlaklangan zaryad ma’lumotidan foydalanilganda ham, ayniqsa oʻrta va yuqori SOC oraliqlarida oʻlchangan SOH egri chiziqlari yuqori aniqlik bilan kuzatilgan.

Murakkabroq boʻlgan sharoitlararo tekshiruvda model oʻqitishda umuman koʻrmagan boshqa MSCC tezkor zaryad protokoli ostidagi hujayralarga toʻgʻridan-toʻgʻri qoʻllangan. Bu holatda %40–60 SOC oynasida oʻrtacha RMSE 0,0059, %60–80 SOC oynasida 0,0063 darajasida qolgan, %20–40 oynasida esa xato 0,0121 gacha oshgan. Bu natija faza fazosiga asoslangan sogʻliq koʻrsatkichlari oʻrta-yuqori SOC hududlarida zaryad protokoli oʻzgarishiga nisbatan barqarorroq ekanini, past SOC oynasi esa fizik sharoit oʻzgarishiga sezgirroq qolishini koʻrsatadi.

Tadqiqotning “real dunyo” jihati ehtiyotkorlik bilan talqin qilinishi kerak. EVBattery dagi haqiqiy avtomobil ma’lumotlari foydalanuvchilarning zaryadlash xatti-harakatini va mos SOC oynalarini aniqlash uchun ishlatilgan; DA-Transformer uchun bildirilgan SOH aniqligi qiymatlari haqiqiy yoʻl transport vositalaridan emas, 30 °C doimiy muhitda laboratoriya sharoitida qaritilgan Stanford hujayralaridan olingan. Model turli laboratoriya MSCC protokollari orasida kross-validatsiyadan oʻtkazilgan boʻlsa-da, oʻzgaruvchan atrof-muhit harorati, haqiqiy avtomobilning issiqlik tarixi, hujayralararo paket nomutanosibligi va haqiqiy yoʻl BMS sensori sharoitlari ushbu tadqiqot doirasida bevosita tekshirilmagan.

Turkiya nuqtai nazaridan usul elektromobillarda batareya sogʻligʻini servis yoki haydash paytida toʻliq zaryad-razryad sinovini talab qilmasdan kuzatish imkoniyati jihatidan muhimdir. Ayniqsa tezkor zaryad infratuzilmasida haydovchilar transport vositasini turli SOC darajalarida zaryadga ulaganligi sababli, toʻliq zaryad profiliga bogʻliq boʻlmagan BMS yondashuvi amaliy qiymatga ega boʻlishi mumkin. Biroq Turkiyadagi avtomobil parklariga qoʻllashdan oldin turli LFP/NMC kimyolari, turli mavsumiy haroratlar, hujayra paket tuzilmalari, zaryad qurilmalari va haqiqiy park ma’lumotlari bilan alohida tekshirish zarur.

Tadqiqot hal qilmoqchi boʻlgan asosiy muammo nima?

Batareya SOH ini ishonchli aniqlash uchun laboratoriya sharoitida toʻliq sigʻim sinovi oʻtkazish mumkin; biroq haqiqiy elektromobillarda foydalanuvchi xatti-harakati bunga mos kelmaydi. Avtomobillar turli SOC darajalarida zaryadga ulanadi va zaryad turli vaqtlarda toʻxtatiladi. Natijada BMS koʻpincha toʻliq va standartlashtirilgan zaryad profili oʻrniga kesilgan, turli boshlanish va tugash nuqtalariga ega mahalliy ma’lumot boʻlaklarini koʻradi.

An’anaviy sogʻliq koʻrsatkichlarining bir qismi doimiy kuchlanish oraliqlari, incremental capacity choʻqqilari yoki toʻliq CC zaryad vaqti kabi ma’lum xususiyatlarga tayanadi. Ma’lumot boʻlagi ushbu muhim nuqtalarni oʻz ichiga olmasa, bu xususiyatlar yoʻqolishi yoki taqqoslanmay qolishi mumkin. Shu sababli tadqiqotchilar mutlaq egri chiziq nuqtasiga emas, qisqa kuchlanish ketma-ketligining geometrik tuzilishiga asoslangan koʻrsatkichlarni ishlab chiqmoqda.

Haqiqiy avtomobil foydalanuvchilari batareyani qaysi SOC darajalarida zaryadga ulaydi?

EVBattery ma’lumotlar toʻplami 464 ta haqiqiy elektromobil va uch xil ishlab chiqaruvchini qamrab oladi; vaqt tamgʻasi, oʻrtacha hujayra kuchlanishi, zaryad toki, maksimal/minimal harorat va SOC kabi ekspluatatsiya ma’lumotlarini oʻz ichiga oladi. Foydalanuvchi xatti-harakatining batafsil statistikasida bitta ishlab chiqaruvchining 217 ta avtomobilidan 90.000 dan ortiq yakunlangan zaryad seansi oʻrganilgan.

Ushbu taqsimotning asosiy xabari shuki, foydalanuvchilarning atigi %15,5 qismi zaryadni %20 SOC dan past darajada boshlaydi. %20–80 oraligʻidagi uch sinf birgalikda zaryad boshlanishlarining %79,1 qismini tashkil qiladi. Shu sababli tadqiqotchilar sogʻliq koʻrsatkichlarini 0–20% oynasiga bogʻlash oʻrniga haqiqiy foydalanishda koʻproq uchraydigan %20–80 hududiga e’tibor qaratgan.

Modelning SOH tekshiruvida qaysi batareyalar ishlatilgan?

SOH baholashning asosiy laboratoriya ma’lumotlar toʻplami Stanford universitetining batareya sikli ma’lumotlar toʻplamidir. Hujayralar tijoriy silindrsimon litiy-temir-fosfat (LFP) hujayralari boʻlib, nominal sigʻim 1,1 Ah. Sikl tajribalari Arbin LBT sinov tizimi yordamida oʻtkazilgan.

0–80% SOC qismida turli yuqori tokli doimiy tok kombinatsiyalaridan iborat olti bosqichli tezkor zaryad siyosati qoʻllangan. Hujayra 80% SOC ga yetgach, 1 C CC-CV zaryadga oʻtilgan. Razryad tezligi 4 C dan yuqori. Yuqori va past kuchlanish chegaralari mos ravishda 3,6 V va 2,0 V, tajriba harorati esa doimiy 30 °C.

Nega faqat %20 lik qisqa SOC oynalari ishlatiladi?

MSCC zaryadlashda tok bosqichlari doimiy 20% SOC ortishlarida oʻzgaradi. Tadqiqot ushbu tabiiy tuzilishdan foydalanib, %20–40, %40–60 va %60–80 SOC segmentlarini bir-biridan mustaqil sogʻliq diagnostikasi oynalari sifatida tanlagan.

Shunday qilib, model faqat bitta aniq boshlangʻich SOC ga bogʻliq boʻlishi oʻrniga, haqiqiy zaryad seansi ushbu uch oynaning qaysi birini qamrab olsa, aynan shu qisqa boʻlakning oʻzi SOH baholash uchun yetarlimi yoki yoʻqmi, sinovdan oʻtkaziladi.

Faza fazosini qayta qurish nima qiladi?

Faza fazosini qayta qurish (Phase Space Reconstruction, PSR) bir oʻlchamli kuchlanish vaqt qatorining kechiktirilgan nusxalaridan foydalanib, tizimning dinamik geometriyasini yuqoriroq oʻlchamli fazoda ifodalaydi.

Kuchlanish ketma-ketligi:

\[ V=\{v_1,v_2,\ldots,v_n\} \]

uchun kechiktirilgan faza fazosi vektori:

\[ X_i=[v_i,v_{i+\tau},\ldots,v_{i+(m-1)\tau}] \]

koʻrinishida tuzilgan. Bu yerda \(m\) embedding oʻlchami, \(\tau\) esa vaqt kechikishidir.

Vaqt kechikishi asl kuchlanish ketma-ketligi bilan kechiktirilgan ketma-ketlik oʻrtasidagi oʻzaro axborotning birinchi lokal minimumi yordamida aniqlangan.

Nega uch yoki undan koʻp oʻlcham oʻrniga 2B faza fazosi tanlangan?

Qisqa zaryad boʻlaklarida atigi taxminan 40–50 namuna nuqtasi boʻlgani sababli yuqori oʻlchamli faza fazosi geometrik jihatdan siyraklashadi. Tadqiqotchilar Kantz–Schreiber ning \(n\geq10^m\) mezonini hisobga olgan va embedding oʻlchami oshgani sari ichki geometrik cheklov nuqtalari tez yoʻqolishini koʻrsatgan.

Manbaning 7 va 31–33-sahifalaridagi tasvirlar ushbu farqni aniq koʻrsatadi. Ikki oʻlchamda trayektoriya chegarasini geometrik jihatdan qoʻllab-quvvatlaydigan koʻplab ichki nuqtalar qoladi, uch oʻlchamda nuqtalarning %92,3 qismi tashqi sirtga chiqadi, toʻrt va besh oʻlchamda esa barcha nuqtalar tashqi chegarada joylashadi. Ushbu tuzilma qisqa va shovqinli ma’lumotlarda topologiyani beqarorlashtirishi mumkinligi sababli tadqiqot 2B PSR dan foydalangan.

Qaysi toʻrtta batareya sogʻliq koʻrsatkichi chiqarilgan?

Ikki oʻlchamli faza fazosidagi har bir mahalliy zaryad boʻlagidan toʻrtta geometrik sogʻliq koʻrsatkichi (Health Indicator, HI) chiqarilgan.

HI1 — Trayektoriya Markazi Oʻrtachasi:

\[ HI_1=\frac{C_x+C_y}{2} \]

Kuchlanish boʻlagining faza fazosidagi umumiy oʻrtacha darajasini ifodalaydi.

HI2 — Trayektoriya Markazi Siljishi:

\[ HI_2=C_y-C_x = \frac{1}{n-\tau} \sum_{i=1}^{n-\tau} (v_{i+\tau}-v_i) \]

Matematik jihatdan kuchlanish egri chizigʻining oʻrtacha birinchi hosila xatti-harakati bilan bogʻliq.

HI3 — Trayektoriya Tarqalishi:

\[ HI_3= \frac{1}{n-\tau-1} \sum_{i=1}^{n-\tau} \left[(v_i-C_x)^2+(v_{i+\tau}-C_y)^2\right] \]

Faza nuqtalarining geometrik markazgacha boʻlgan oʻrtacha kvadratik masofasini ifodalaydi.

HI4 — 2B Qavariq Qobiq Maydoni: Faza trayektoriyasining eng tashqi chegara nuqtalari oʻrab olgan maydon orqali geometrik tarqalishni belgilaydi.

Sogʻliq koʻrsatkichlari SOH bilan qanchalik bogʻliq?

Nolinear qarish tendensiyasi sabab Pearson oʻrniga Spearman tartib korrelyatsiyasi qoʻllangan. Manbadagi ikki namunaviy hujayra/guruh uchun HI1 eng yuqori korrelyatsiyani koʻrsatadi.

HI2 boshqa uch koʻrsatkichga qaraganda kuchsizroq korrelyatsiya koʻrsatgan boʻlsa ham, tadqiqotchilar ablyatsiya tajribalarida HI2 olib tashlanganda umumiy model aniqligi pasayishini bildirgan va toʻrtta koʻrsatkichning barchasini saqlagan. Manba asosiy matnda ablyatsiyaning batafsil sonli jadvalini bermaydi; shu sababli bu yerda qoʻshimcha ablyatsiya foizi yaratilmagan.

Batareya SOH qanday aniqlangan?

SOH joriy siklda oʻlchangan sigʻimning nominal sigʻimga nisbati sifatida aniqlangan:

\[ SOH_t=\frac{Q_t}{Q_n} \]

Bu yerda \(Q_t\) t siklidagi haqiqiy sigʻimni, \(Q_n\) esa nominal sigʻimni bildiradi.

DA-Transformer klassik Transformer dan nimasi bilan farq qiladi?

DA-Transformer ikkita asosiy komponentni ketma-ket birlashtiradi: kirish qismida shovqinni bostiruvchi Feature Purification Mapping Block (FPM-Block), orqa qismida esa batareya qarishining sikllar boʻyicha vaqt bogʻliqliklarini oʻrganadigan Temporal Aggregation Transformer Encoder.

FPM-Block davomida normallashtirilgan sogʻliq koʻrsatkichlariga oʻqitish vaqtida Gauss shovqini qoʻshiladi:

\[ \tilde{f}_t=f_t+\epsilon_t \]

\[ \epsilon_t\sim N(0,\sigma^2I) \]

Buzilgan xususiyatlar kodlovchi orqali yuqori oʻlchamli yashirin fazoga oʻtkaziladi:

\[ z_t=ReLU(W_{enc}\tilde{f}_t+b_{enc}) \]

va keyin dekoder tomonidan yana asl xususiyat fazosiga qaytariladi:

\[ \hat{f}_t=W_{dec}z_t+b_{dec} \]

Ushbu qayta qurish vazifasi yashirin tasvir tasodifiy yuqori chastotali shovqin oʻrniga batareya qarishiga oid barqaror ma’lumotni saqlashini koʻzlaydi.

Transformer qismi qarish tarixidan qanday foydalanadi?

FPM-Block dan kelgan tozalangan yashirin xususiyatlarga pozitsion kodlash qoʻshiladi va koʻp boshli oʻz-oʻziga e’tibor mexanizmiga uzatiladi:

\[ Attention(Q,K,V)= softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

Ushbu tuzilma SOH baholanayotganda oʻtgan sikllarning qaysilari joriy sogʻliq holati bilan kuchliroq bogʻliq ekanini adaptiv tarzda vaznlash imkonini beradi.

Transformer chiqishlari vaqt yoʻnalishida global oʻrtacha pooling bilan birlashtiriladi:

\[ H_{pool}=\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}H_t \]

va regressiya qatlami ushbu makroskopik qarish tasvirini SOH bahosiga aylantiradi.

Umumiy oʻqitish yoʻqotishi ham SOH prognoz xatosini, ham FPM qayta qurish xatosini oʻz ichiga oladi:

\[ L_{Total}=L_{Pred}+\alpha L_{Recon} \]

Model qaysi giperparametrlar bilan oʻqitilgan?

Bir xil sharoit tekshiruvi qanday bajarilgan?

Model ilgari koʻrmagan hujayrada ishlay olishini tekshirish uchun leave-one-cell-out cross-validation (LOCO-CV) qoʻllangan. No.1, No.2, No.10, No.20 va No.42 hujayralardan har safar bittasi toʻliq test hujayrasi sifatida ajratilgan, qolgan toʻrt hujayra oʻqitish uchun ishlatilgan.

Ushbu sxemada test hujayrasining oʻtgan yoki kelajakdagi qarish xususiyatlari oʻqitish vaqtida modelga berilmaydi.

Turli SOC oynalarida bir xil-sharoit RMSE qiymatlari qanday?

40–60% va 60–80% SOC oynalari oʻrtacha xato boʻyicha bir-biriga juda yaqin va 20–40% oynasidan yaxshiroq natija koʻrsatadi. Manbadagi SOH grafiklarida prognoz egri chiziqlari nafaqat sekin sigʻim pasayishini, balki hujayralarda turli sikllarda yuzaga keladigan tez sigʻim yoʻqotish “knee” hududlarini ham umumiy tarzda kuzatadi.

Sharoitlararo test nega qiyinroq?

Sharoitlararo tajribada model No.1, No.2, No.10, No.20 va No.42 hujayralar bilan oʻqitilgan; keyin butunlay boshqa tezkor zaryad protokoli ostida qaritilgan No.9, No.21, No.22, No.31 va No.36 hujayralarga toʻgʻridan-toʻgʻri qoʻllangan.

Maqsadli guruhning zaryad toki konfiguratsiyasi manbada 6,6 C, 6,16 C, 4,84 C va 4,22 C sifatida berilgan. Shunday qilib test faqat “yangi hujayra”ni emas, oʻqitishda ilgari uchramagan zaryad protokolini ham qamrab oladi.

Sharoitlararo RMSE qiymatlari qanday?

Nega %20–40 SOC oynasida umumlashtirish zaifroq?

Tadqiqotchilar past SOC paytida batareyaning ichki qutblanishi zaifroq boʻlishini va chiqarilgan sogʻliq koʻrsatkichlarining qarish bilan oʻzgarish qiyaligi kichrayishini ta’kidlaydi. Natijada qarish signalining shovqinga nisbati pasayadi va boshqa zaryad protokollariga oʻtilganda modelning fizik domen oʻzgarishiga sezgirligi ortadi.

Bu holat sharoitlararo natijalarda miqdoriy koʻrinadi. %20–40 SOC oʻrtacha RMSE si 0,0059 dan 0,0121 gacha oshib, ikki martadan koʻproq koʻtarilgan. No.36 hujayrada xato 0,0193, No.22 da 0,0146 boʻlgan.

Bunga qarshi, %40–60 va %60–80 SOC oʻrtacha xatolari mos ravishda faqat 0,0059 va 0,0063 darajasida. Shu sababli tadqiqot haqiqiy BMS ilovalarida oʻrta-yuqori SOC oynalarini ustuvor qilishni tavsiya etadi.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan natijalar

• Haqiqiy avtomobil foydalanuvchilarining zaryad boshlash xatti-harakati toʻliq 0–80% zaryad profiliga muntazam kirish amaliy boʻlmasligi mumkinligini qoʻllab-quvvatlaydi.
• Ikki oʻlchamli faza fazosi qisqa 40–50 nuqtalik kuchlanish ketma-ketliklarida uch va undan yuqori oʻlchamlarga qaraganda koʻproq ichki geometrik nuqtalarni saqlaydi.
• %20 lik bitta MSCC SOC oynasidan chiqarilgan toʻrtta topologik sogʻliq koʻrsatkichi SOH baholashda ishlatilishi mumkin.
• DA-Transformer bir xil protokolda uch SOC oynasining barchasida oʻrtacha RMSE ni 0,0059 yoki undan past darajada ushlab turgan.
• Boshqa tezkor zaryad protokoliga bevosita oʻtishda %40–60 va %60–80 oynalarida oʻrtacha RMSE mos ravishda 0,0059 va 0,0063.
• %20–40 SOC oynasi sharoitlararo oʻzgarishga sezgirroq va oʻrtacha RMSE 0,0121 gacha oshgan.
• Model turli hujayralarda sigʻim pasayishidagi nolinear “knee” hududlarini umumiy tarzda kuzata olgan.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlamaydigan natijalar

• Bildirilgan SOH aniqligi haqiqiy yoʻldagi 464 EV da bevosita tekshirilmagan.
• EVBattery ma’lumotlar toʻplami modelning haqiqiy avtomobil SOH aniqlik testi sifatida ishlatilmagan, asosan zaryad xatti-harakatini aniqlash uchun ishlatilgan.
• Modelning oʻzgaruvchan atrof-muhit haroratida xuddi shu aniqlikda ishlashi koʻrsatilmagan.
• Tadqiqot turli hujayra kimyolari boʻyicha LFP dan NMC yoki boshqa kimyalarga bevosita umumlashtirishni tasdiqlamaydi.
• Haqiqiy batareya paketidagi hujayra nomutanosibligi, issiqlik gradienti, tok sensori siljishi va paket darajasidagi qarish xilma-xilligi alohida sinovdan oʻtkazilmagan.
• Modelning seriyali BMS qurilmasidagi protsessor yuklamasi, xotira sarfi yoki real vaqt kechikishi oʻlchanmagan.
• RMSE past boʻlishi model xavfsizlik nuqtai nazaridan mustaqil sertifikatlangan BMS yechimi degani emas.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Ma’lumotlar toʻplamlarining tadqiqotdagi rollari

Haqiqiy avtomobil tahlilida tanlangan 10 avtomobilning zaryad seanslari soni

LOCO-CV nimani oldini oladi?

Leave-one-cell-out tuzilmasi test hujayrasining qarish tarixining oʻqitish ma’lumotiga sizib kirishini oldini olishni maqsad qiladi. Har bir turda bitta hujayra butunlay koʻrinmagan test maqsadi qilinadi va model boshqa hujayralarda oʻqitiladi.

Ushbu dizayn oddiy tasodifiy train-test boʻlinishidan qat’iyroq; chunki ayni fizik hujayraning turli sikllari ham oʻqitish, ham test toʻplamiga tarqalishi natijasidagi axborot sizib chiqishini kamaytiradi.

Bir xil sharoit va sharoitlararo test oʻrtasidagi asosiy farq nima?

Bir xil-sharoit testida oʻqitish va test hujayralari bir xil tezkor zaryad protokoli oilasiga kiradi. Sharoitlararo testda esa model bir hujayra guruhidagi protokol bilan oʻqitilib, butunlay boshqa MSCC tok konfiguratsiyasi bilan sikllangan alohida hujayra guruhiga qoʻllanadi.

Shu sababli sharoitlararo natijalar nafaqat hujayralararo umumlashtirish, balki zaryad strategiyasi oʻzgarishiga chidamlilik haqida ham ma’lumot beradi.

Eng kuchli oyna qaysi?

Bir xil sharoitda son jihatdan eng past oʻrtacha xato %60–80 SOC oynasida 0,0041; %40–60 oynasi 0,0042 bilan deyarli ayni. Sharoitlararo testda esa %40–60 SOC oynasi 0,0059 bilan %60–80 ning 0,0063 qiymatidan bir oz past xato bergan.

Shu sababli manba bitta universal “eng yaxshi” oynani qat’iy ajratish oʻrniga %40–60 va %60–80 hududlarini birgalikda eng barqaror oʻrta-yuqori SOC zonalari deb baholaydi.

Eng yaxshi va eng zaif sharoitlararo natijalar

Sharoitlararo testda eng past individual RMSE %40–60 SOC oynasida No.9 hujayrasining 0,0028 qiymati. Xuddi shu oynada No.21 hujayrasi 0,0038 RMSE koʻrsatgan.

Eng katta xato %20–40 SOC oynasida No.36 hujayrasida 0,0193, undan keyin No.22 hujayrasida 0,0146 boʻlgan. Shunday qilib, past SOC hududidagi domain shift ta’siri hujayradan hujayraga ham sezilarli farq qiladi.

Shakl 7 va Shakl 8 ning asosiy xabari nima?

Manbaning Shakl 7 i bir xil zaryad sharoitida No.1, No.2, No.10, No.20 va No.42 hujayralarining haqiqiy va prognoz qilingan SOH egri chiziqlarini uch SOC oynasida koʻrsatadi. Uzilgan prognoz egri chiziqlari hayot siklining koʻp qismida haqiqiy egri chiziqlarni yaqindan kuzatadi va hujayralarning tezlashtirilgan sigʻim yoʻqotishiga turli sikllarda kirishini umumiy holda ushlaydi.

Shakl 8 esa butunlay boshqa zaryad protokolidagi No.9, No.21, No.22, No.31 va No.36 hujayralarini koʻrsatadi. Ayniqsa %40–60 va %60–80 grafiklarida prognoz egri chiziqlari haqiqiy sigʻim yoʻqotish shakliga yaqin qoladi, %20–40 grafikida esa ayrim hujayralarda bazaviy daraja siljishi va qiyalik xatosi aniqroq koʻrinadi.

Modelning haqiqiy BMS qoʻllanilishiga eng muhim hissasi nima?

Tadqiqotning muhandislik nuqtai nazaridan asosiy hissasi SOH baholashni toʻliq zaryad egri chizigʻiga bogʻliqlikdan chiqarishga qaratilgan usulni namoyish etishidir. Avtomobil faqat %40–60 yoki %60–80 kabi qisqa tezkor zaryad boʻlimini qayd etgan boʻlsa ham, ushbu boʻlakning faza fazosi geometriyasi batareya qarish izlarini saqlashi mumkin.

Biroq mavjud natijalar bu gʻoyaning laboratoriya ma’lumotlar toʻplamida amalga oshirish mumkinligini koʻrsatadi. Haqiqiy avtomobil BMS iga oʻtish uchun harorat oʻzgarishi, paket darajasidagi geterogenlik va dala sensor shovqinini ham qamrab oluvchi kengroq tekshiruv talab etiladi.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

• Usul dizayni haqiqiy foydalanuvchi zaryadlash xatti-harakati statistikasi bilan asoslangan.
• Toʻliq zaryad egri chizigʻi oʻrniga tasodifiy mahalliy SOC oynalariga e’tibor qaratilgan.
• Qisqa ma’lumot ketma-ketliklari uchun embedding oʻlchami geometrik siyraklashish orqali ochiq tahlil qilingan.
• Faza fazosidan talqin qilinadigan toʻrtta geometrik sogʻliq koʻrsatkichi chiqarilgan.
• Test hujayrasining oʻqitish ma’lumotiga aralashishini oldini oluvchi LOCO-CV ishlatilgan.
• Bir xil zaryad protokoliga qoʻshimcha ravishda butunlay boshqa tezkor zaryad protokolida alohida umumlashtirish testi oʻtkazilgan.
• FPM-Block va Transformer shovqinni bostirish bilan uzoq muddatli qarish modellashtirishni bitta oʻqitish maqsadida birlashtirgan.

Asosiy cheklovlar

SOH baholashning miqdoriy tekshiruvi laboratoriya Stanford ma’lumotlar toʻplami va doimiy 30 °C haroratga asoslangan. Haqiqiy avtomobil ma’lumotlar toʻplami modelning bevosita SOH test maydoni emas.

Tadqiqot tijoriy 1,1 Ah LFP hujayralariga qaratilgan. Turli kimyolar, katta formatli hujayralar va paket darajasidagi ketma-ket-parallel tuzilma alohida tekshirilmagan.

Sharoitlararo test zaryad protokoli oʻzgarishini qamrab olsa-da, atrof-muhit harorati, yuk profili, kalendar qarishi va haqiqiy yoʻl sharoitlaridagi birgalikdagi domain shift ni qamrab olmaydi.

FPM-Block oʻqitish vaqtida sun’iy izotropik Gaussian shovqinidan foydalanadi. Haqiqiy BMS sensor xatolarining taqsimoti har doim Gaussian yoki mustaqil boʻlmasligi mumkin.

Tadqiqot real vaqtli oʻrnatilgan BMS protsessorida hisoblash yuklamasi, kechikish, energiya sarfi va xotira talabi oʻlchovlarini bermaydi.

Tadqiqotchilar xulosa boʻlimida ham kelajakda atrof-muhit harorati oʻzgarishi kabi koʻp-fizikali ekologik chegaralarni faza fazosi embedding jarayoniga kiritish kerakligini ochiq ta’kidlaydi.

Manba va Usul Haqida Izoh

Toʻliq asl tadqiqot nomi: State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries Based on Real-World Charging Behavior Analysis and Phase Space Topology of Fragmented Data

Mualliflar va tartibi: Xiaofeng Sang; Junfu Li; Mei Zhao; Jiaxing Che; Tong Yao; Huaqiang Zhang.

Teng hissa/teng birinchi mualliflik: Koʻrib chiqilgan versiyada teng hissa yoki teng birinchi mualliflik bayonoti yoʻq.

Mas’ul muallif: Xiaofeng Sang.

Mas’ul muallif e-pochta manzili: 24s130422@stu.hit.edu.cn.

Muassasalar: School of New Energy, Harbin Institute of Technology (Weihai), Weihai 264209, China; School of Automotive Engineering, Harbin Institute of Technology (Weihai), Weihai 264209, China; School of Information Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Weihai), Weihai 264209, China.

Manba turi: Haqiqiy elektromobil zaryadlash xatti-harakati tahlili bilan laboratoriya batareya qarish ma’lumotlarini birlashtiruvchi ma’lumotga asoslangan SOH baholash tadqiqotining preprint versiyasi.

Peer-review holati: Koʻrib chiqilgan versiya ekspert baholashidan oʻtmagan preprintdir. Yuklangan faylning har bir sahifasida “Preprint not peer reviewed” iborasi mavjud. Bibliografik tekshiruvda shu nom bilan alohida tasdiqlangan peer-review jurnal versiyasi ushbu qidiruvda topilmagan.

Platforma: SSRN.

SSRN roʻyxat raqami: 6933581.

DOI: 10.2139/ssrn.6933581.

Rasmiy havola:SSRN 6933581

Nashr sanasi: Koʻrib chiqilgan faylda ishonchli tarzda keltirish mumkin boʻlgan aniq kun/oy bibliografik ravishda koʻrinmaydi. Tashqi indekslarda sana metama’lumoti mos kelmagani uchun bu yerda uydirma aniq sana berilmagan.

Asosiy laboratoriya ma’lumotlar toʻplami: Stanford University battery cycle dataset; 1,1 Ah tijoriy LFP silindrsimon hujayralar; Arbin LBT test tizimi; 30 °C; MSCC tezkor zaryad.

Haqiqiy dunyo ma’lumotlar toʻplami: EVBattery; uch ishlab chiqaruvchidan 464 haqiqiy elektromobil. Tadqiqotda haqiqiy avtomobil SOH aniqligini bevosita sinash oʻrniga zaryadlash xatti-harakati va boshlangʻich SOC taqsimotini aniqlashda ishlatilgan.

Haqiqiy zaryad xatti-harakati quyi tahlili: Bitta ishlab chiqaruvchidan 217 avtomobil va 90.000 dan ortiq yakunlangan zaryad seansi. Zaryad boshlanishlarining %79,1 qismi %20–80 SOC oraligʻida.

Faza fazosi usuli: Kechiktirilgan koordinata PSR; vaqt kechikishi oʻzaro axborot usulining birinchi lokal minimumi bilan aniqlangan; qisqa ma’lumot ketma-ketliklaridagi geometrik siyraklashish sabab embedding oʻlchami 2 tanlangan.

Sogʻliq koʻrsatkichlari: HI1 Trajectory Center Mean; HI2 Trajectory Center Displacement; HI3 Trajectory Dispersion; HI4 2D Convex Hull Area.

Model: Denoising Aggregation Transformer (DA-Transformer); FPM-Block + Temporal Aggregation Transformer Encoder + global average pooling + regressiya qatlamlari.

Bir xil-sharoit oʻrtacha RMSE: %20–40 SOC: 0,0059; %40–60 SOC: 0,0042; %60–80 SOC: 0,0041.

Sharoitlararo oʻrtacha RMSE: %20–40 SOC: 0,0121; %40–60 SOC: 0,0059; %60–80 SOC: 0,0063.

Asosiy talqin cheklovi: Tadqiqot haqiqiy foydalanuvchi xatti-harakatidan mos zaryad oynalarini chiqaradi, ammo bildirilgan SOH baholash aniqligi haqiqiy avtomobil parkida bevosita tekshirilmagan. Miqdoriy SOH tekshiruvi doimiy termal sharoitdagi Stanford laboratoriya hujayralarida bajarilgan.

Moliyalashtirish: National Natural Science Foundation of China, Project 52177032; Aviation Science Foundation, ASFC-20230007077004.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Koʻrib chiqilgan versiyada alohida manfaatlar toʻqnashuvi bayonoti aniqlanmagan.

Ma’lumotlar mavjudligi: Koʻrib chiqilgan versiyada alohida ma’lumotlar mavjudligi bayonoti yoʻq; ishlatilgan Stanford va EVBattery ma’lumotlar toʻplamlari manbalarda alohida tadqiqotlar sifatida keltirilgan.

CRediT/muallif hissalari: Koʻrib chiqilgan versiyada batafsil CRediT mualliflik hissasi bayonoti yoʻq.

Litsenziya: Yuklangan versiyada ochiq Creative Commons yoki ekvivalent qayta foydalanish litsenziyasi bayonoti aniqlanmagan. Shu sababli asl shakllarni toʻgʻridan-toʻgʻri qayta nashr etishga ruxsat bor deb taxmin qilinmagan.

Ilmiy mazmun tamoyili: Ushbu Verianla izohidagi usul, ma’lumotlar toʻplamlari, formulalar, SOC taqsimotlari, RMSE natijalari, model parametrlari va cheklovlar koʻrib chiqilgan 36 sahifalik tadqiqotga asoslangan. Tashqi manba faqat SSRN identifikatori, DOI va joriy nashr holatini bibliografik tekshirish uchun ishlatilgan.