Modelo para estimação do estado de carga e saúde de baterias de lítio-íon baseado em redes neurais com função de custo em correntropia
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/22392 |
Resumo: | The great interest in identifying non-linear dynamic systems is due, mainly, to the fact that a large number of real systems are complex and need to have their linearities considered so that their models can be successfully used in applications such as control, prediction, inference, among others. An example of a non-linear dynamic system is the battery. Understanding battery aging is a complex process, because many factors, from environmental conditions to operational conditions of use, interact in order to generate different effects of aging and degradation. This work analyzes the application of Artificial Neural Networks in the identification of performance and health indicators in batteries. Normally, the learning of these networks is done through some method based on gradient, having the average quadratic error as a cost function. This work analyzes the replacement of this traditional cost function by a measure of the similarity of Information Theory, the Correntropia. This measure of similarity allows that statistical moments of a higher order can be considered during the training process. Due to this fact, it becomes more appropriate for non-Gaussian error distributions and makes the training less sensitive to the presence of outliers. To evaluate this substitution, ANNs models are obtained in the identification of two case studies: the State of Charge (SoC) and State of Health (SoH) of batteries. The results show that the use of correntropy, as a cost function in the error backpropagation algorithm, makes the identification procedure using Neural Networks more robust to outliers, as well as minimizing model estimation errors. However, this can only be achieved by properly adjusting the width of kernel gaussian, either through techniques based on genetic algorithms or through estimates found in the scientific literature. |
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Modelo para estimação do estado de carga e saúde de baterias de lítio-íon baseado em redes neurais com função de custo em correntropiaIdentificação de sistemas dinâmicosEstado de carga e saúdeBateriasFunção de custoCorrentropiaOutliersIdentification of dynamic systemsState of charge and healthBatteriesCost functionCorrentropyCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAThe great interest in identifying non-linear dynamic systems is due, mainly, to the fact that a large number of real systems are complex and need to have their linearities considered so that their models can be successfully used in applications such as control, prediction, inference, among others. An example of a non-linear dynamic system is the battery. Understanding battery aging is a complex process, because many factors, from environmental conditions to operational conditions of use, interact in order to generate different effects of aging and degradation. This work analyzes the application of Artificial Neural Networks in the identification of performance and health indicators in batteries. Normally, the learning of these networks is done through some method based on gradient, having the average quadratic error as a cost function. This work analyzes the replacement of this traditional cost function by a measure of the similarity of Information Theory, the Correntropia. This measure of similarity allows that statistical moments of a higher order can be considered during the training process. Due to this fact, it becomes more appropriate for non-Gaussian error distributions and makes the training less sensitive to the presence of outliers. To evaluate this substitution, ANNs models are obtained in the identification of two case studies: the State of Charge (SoC) and State of Health (SoH) of batteries. The results show that the use of correntropy, as a cost function in the error backpropagation algorithm, makes the identification procedure using Neural Networks more robust to outliers, as well as minimizing model estimation errors. However, this can only be achieved by properly adjusting the width of kernel gaussian, either through techniques based on genetic algorithms or through estimates found in the scientific literature.Pró-Reitoria de Pós-graduação da UFPB (PRPG/UFPB)O grande interesse na identificação de sistemas dinâmicos não-lineares deve-se, principalmente, ao fato de que uma grande quantidade dos sistemas reais são complexos e precisam ter suas linearidades consideradas para que seus modelos possam ser utilizados com sucesso em aplicações, por exemplo, de controle, predição, inferência, entre outros. Um exemplo de um sistema dinâmico não-linear é a bateria. Compreender o envelhecimento da bateria é um processo complexo, pois muitos fatores, desde as condições ambientais às condições operacionais de uso, interagem para gerar diferentes efeitos de envelhecimento e degradação. O presente trabalho analisa a aplicação das Redes Neurais Artificiais na identificação de indicadores de desempenho e saúde em baterias. Normalmente, o aprendizado dessas redes é realizado através de algum método baseado em gradiente, tendo o erro médio quadrático como função de custo. Este trabalho analisa a substituição dessa tradicional função de custo por uma medida da similaridade da Teoria da Informação, a Correntropia. Esta medida de similaridade permite que momentos estatísticos de ordem superior possam ser considerados durante o processo de treinamento. Devido a este fato, ela se torna mais apropriada para distribuições de erro não gaussianas e faz com que o treinamento apresente menor sensibilidade à presença de outliers. Para avaliar esta substituição, modelos RNAs são obtidos na identificação de dois estudos de caso: o Estado de Carga (SoC) e Estado de Saúde (SoH) das baterias. Os resultados demonstram que a utilização da correntropia, como função de custo no algoritmo de retropropagação de erro, minimiza os erros de estimação do modelo, bem como permite a rejeição natural de amostras discrepantes. Os resultados finais mostram que o SoC e o SoH foram estimados de forma satisfatória sob todas as diferentes condições de operação consideradas neste trabalho.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFPBVillanueva, Juan Moisés Mauríciohttp://lattes.cnpq.br/1446817462218646Vieira, Rômulo Navega2022-03-18T17:18:23Z2021-12-092022-03-18T17:18:23Z2021-12-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/22392porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2022-04-12T13:06:16Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/22392Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2022-04-12T13:06:16Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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