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Yang, Qingxia, Ke Ma, Liyou Xu, Lintao Song, Xiuqing Li et Yefei Li. « A Joint Estimation Method Based on Kalman Filter of Battery State of Charge and State of Health ». Coatings 12, no 8 (24 juillet 2022) : 1047. http://dx.doi.org/10.3390/coatings12081047.
Texte intégralWei, Yupeng. « Prediction of State of Health of Lithium-Ion Battery Using Health Index Informed Attention Model ». Sensors 23, no 5 (26 février 2023) : 2587. http://dx.doi.org/10.3390/s23052587.
Texte intégralHuang, Kai, Yong-Fang Guo, Ming-Lang Tseng, Kuo-Jui Wu et Zhi-Gang Li. « A Novel Health Factor to Predict the Battery’s State-of-Health Using a Support Vector Machine Approach ». Applied Sciences 8, no 10 (2 octobre 2018) : 1803. http://dx.doi.org/10.3390/app8101803.
Texte intégralO. Hadi, Pradita, et Goro Fujita. « Battery Charge Control by State of Health Estimation ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 5, no 3 (1 mars 2017) : 508. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v5.i3.pp508-514.
Texte intégralPatel, Nisarg. « A Review of State of Health and State of Charge Estimation Methods ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 11 (30 novembre 2021) : 259–64. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.38693.
Texte intégralBrunelli Lazzarin, Telles, et Ivo Barbi. « A system for state-of-health diagnosis of lead-acid batteries integrated with a battery charger ». Eletrônica de Potência 17, no 1 (1 février 2012) : 401–8. http://dx.doi.org/10.18618/rep.2012.1.401408.
Texte intégralZhang, Tao, Ningyuan Guo, Xiaoxia Sun, Jie Fan, Naifeng Yang, Junjie Song et Yuan Zou. « A Systematic Framework for State of Charge, State of Health and State of Power Co-Estimation of Lithium-Ion Battery in Electric Vehicles ». Sustainability 13, no 9 (5 mai 2021) : 5166. http://dx.doi.org/10.3390/su13095166.
Texte intégralNuroldayeva, Gulzat, Yerkin Serik, Desmond Adair, Berik Uzakbaiuly et Zhumabay Bakenov. « State of Health Estimation Methods for Lithium-Ion Batteries ». International Journal of Energy Research 2023 (3 mars 2023) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4297545.
Texte intégralYu, Zhilong, Na Liu, Yekai Zhang, Lihua Qi et Ran Li. « Battery SOH Prediction Based on Multi-Dimensional Health Indicators ». Batteries 9, no 2 (24 janvier 2023) : 80. http://dx.doi.org/10.3390/batteries9020080.
Texte intégralMei, Peng, Hamid Reza Karimi, Fei Chen, Shichun Yang, Cong Huang et Song Qiu. « A Learning-Based Vehicle-Cloud Collaboration Approach for Joint Estimation of State-of-Energy and State-of-Health ». Sensors 22, no 23 (4 décembre 2022) : 9474. http://dx.doi.org/10.3390/s22239474.
Texte intégralZhu, Chunxiang, Bowen Zheng, Zhiwei He, Mingyu Gao, Changcheng Sun et Zhengyi Bao. « State of Health Estimation of Lithium-Ion Battery Using Time Convolution Memory Neural Network ». Mobile Information Systems 2021 (14 décembre 2021) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4826409.
Texte intégralAl-Gabalawy, Mostafa, Karar Mahmoud, Mohamed M. F. Darwish, James A. Dawson, Matti Lehtonen et Nesreen S. Hosny. « Reliable and Robust Observer for Simultaneously Estimating State-of-Charge and State-of-Health of LiFePO4 Batteries ». Applied Sciences 11, no 8 (16 avril 2021) : 3609. http://dx.doi.org/10.3390/app11083609.
Texte intégralHan, Xuebing, Xuning Feng, Minggao Ouyang, Languang Lu, Jianqiu Li, Yuejiu Zheng et Zhe Li. « A Comparative Study of Charging Voltage Curve Analysis and State of Health Estimation of Lithium-ion Batteries in Electric Vehicle ». Automotive Innovation 2, no 4 (décembre 2019) : 263–75. http://dx.doi.org/10.1007/s42154-019-00080-2.
Texte intégralNoura, Nassim, Loïc Boulon et Samir Jemeï. « A Review of Battery State of Health Estimation Methods : Hybrid Electric Vehicle Challenges ». World Electric Vehicle Journal 11, no 4 (16 octobre 2020) : 66. http://dx.doi.org/10.3390/wevj11040066.
Texte intégralCüneyt;ÖZKAZANÇ, BARLAK. « DETERMINATION OF BATTERY STATE-OF-HEALTH VIA STATISTICAL CLASSIFICATION ». Communications Faculty Of Science University of Ankara 52, no 2 (2010) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1501/commua1-2_0000000080.
Texte intégralPradhan, Sunil K., et Basab Chakraborty. « Battery management strategies : An essential review for battery state of health monitoring techniques ». Journal of Energy Storage 51 (juillet 2022) : 104427. http://dx.doi.org/10.1016/j.est.2022.104427.
Texte intégralZhang, Yueying, et Yi Guo. « Estimation of State of Charge and State of Health of Marine Lithium Battery based on BP Neural Network ». Journal of Physics : Conference Series 2450, no 1 (1 mars 2023) : 012091. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2450/1/012091.
Texte intégralZhao, Kelun, Zhimao Ming, Jiajie Wu et Wei Sun. « Health state estimation of lithium ion batteries based on electrochemical impedance spectroscopy ». Journal of Physics : Conference Series 2366, no 1 (1 novembre 2022) : 012030. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2366/1/012030.
Texte intégralWang, Cheng, Chengyang Yu, Weiwei Guo, Zhenpo Wang et Jiyuan Tan. « Identification of Typical Sub-Health State of Traction Battery Based on a Data-Driven Approach ». Batteries 8, no 7 (4 juillet 2022) : 65. http://dx.doi.org/10.3390/batteries8070065.
Texte intégralVilsen, Søren B., et Daniel-Ioan Stroe. « Battery state-of-health modelling by multiple linear regression ». Journal of Cleaner Production 290 (mars 2021) : 125700. http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125700.
Texte intégralRoman, Darius, Saurabh Saxena, Valentin Robu, Michael Pecht et David Flynn. « Machine learning pipeline for battery state-of-health estimation ». Nature Machine Intelligence 3, no 5 (5 avril 2021) : 447–56. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-021-00312-3.
Texte intégralFang, Liu, Liu Xinyi, Su Weixing, Chen Hanning, He Maowei et Liang Xiaodan. « State-of-Health Online Estimation for Li-Ion Battery ». SAE International Journal of Electrified Vehicles 9, no 2 (31 décembre 2020) : 185–96. http://dx.doi.org/10.4271/14-09-02-0012.
Texte intégralMicea, M. V., L. Ungurean, Gabriel N. Cârstoiu et V. Groza. « Online State-of-Health Assessment for Battery Management Systems ». IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 60, no 6 (juin 2011) : 1997–2006. http://dx.doi.org/10.1109/tim.2011.2115630.
Texte intégralRichardson, Robert R., Michael A. Osborne et David A. Howey. « Gaussian process regression for forecasting battery state of health ». Journal of Power Sources 357 (juillet 2017) : 209–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpowsour.2017.05.004.
Texte intégralLai, Xin, Ming Yuan, Xiaopeng Tang, Yi Yao, Jiahui Weng, Furong Gao, Weiguo Ma et Yuejiu Zheng. « Co-Estimation of State-of-Charge and State-of-Health for Lithium-Ion Batteries Considering Temperature and Ageing ». Energies 15, no 19 (9 octobre 2022) : 7416. http://dx.doi.org/10.3390/en15197416.
Texte intégralChoi, Woongchul. « A Study on State of Charge and State of Health Estimation in Consideration of Lithium-Ion Battery Aging ». Sustainability 12, no 24 (14 décembre 2020) : 10451. http://dx.doi.org/10.3390/su122410451.
Texte intégralLi, Xiaoyu, Tengyuan Wang, Chuxin Wu, Jindong Tian et Yong Tian. « Battery Pack State of Health Prediction Based on the Electric Vehicle Management Platform Data ». World Electric Vehicle Journal 12, no 4 (20 octobre 2021) : 204. http://dx.doi.org/10.3390/wevj12040204.
Texte intégralBao, Zhengyi, Jiahao Jiang, Chunxiang Zhu et Mingyu Gao. « A New Hybrid Neural Network Method for State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Battery ». Energies 15, no 12 (16 juin 2022) : 4399. http://dx.doi.org/10.3390/en15124399.
Texte intégralHemdani, Jamila, Laid Degaa, Moez Soltani, Nassim Rizoug, Achraf Jabeur Telmoudi et Abdelkader Chaari. « Battery Lifetime Prediction via Neural Networks with Discharge Capacity and State of Health ». Energies 15, no 22 (16 novembre 2022) : 8558. http://dx.doi.org/10.3390/en15228558.
Texte intégralJiang, Jianfeng, Shaishai Zhao et Chaolong Zhang. « State-of-Health Estimate for the Lithium-Ion Battery Using Chi-Square and ELM-LSTM ». World Electric Vehicle Journal 12, no 4 (10 novembre 2021) : 228. http://dx.doi.org/10.3390/wevj12040228.
Texte intégralFu, Pengyu, Liang Chu, Zhuoran Hou, Zhiqi Guo, Yang Lin et Jincheng Hu. « State-of-Health Prediction Using Transfer Learning and a Multi-Feature Fusion Model ». Sensors 22, no 21 (5 novembre 2022) : 8530. http://dx.doi.org/10.3390/s22218530.
Texte intégralSelvabharathi, D., et N. Muruganantham. « Battery health and performance monitoring system : a closer look at state of health (SoH) assessment methods of a Lead-Acid battery ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 18, no 1 (1 avril 2020) : 261. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v18.i1.pp261-267.
Texte intégralSurya, Sumukh, Vidya Rao et Sheldon S. Williamson. « Comprehensive Review on Smart Techniques for Estimation of State of Health for Battery Management System Application ». Energies 14, no 15 (30 juillet 2021) : 4617. http://dx.doi.org/10.3390/en14154617.
Texte intégralWang, Jiwei, Zhongwei Deng, Jinwen Li, Kaile Peng, Lijun Xu, Guoqing Guan et Abuliti Abudula. « State of Health Trajectory Prediction Based on Multi-Output Gaussian Process Regression for Lithium-Ion Battery ». Batteries 8, no 10 (21 septembre 2022) : 134. http://dx.doi.org/10.3390/batteries8100134.
Texte intégralSalek, Farhad, Aydin Azizi, Shahaboddin Resalati, Paul Henshall et Denise Morrey. « Mathematical Modelling and Simulation of Second Life Battery Pack with Heterogeneous State of Health ». Mathematics 10, no 20 (17 octobre 2022) : 3843. http://dx.doi.org/10.3390/math10203843.
Texte intégralWang, Zuolu, Guojin Feng, Xiuquan Sun, Dong Zhen, Fengshou Gu et Andrew D. Ball. « Feature Extraction from Charging Profiles for State of Health Estimation of Lithium-ion Battery ». Journal of Physics : Conference Series 2184, no 1 (1 mars 2022) : 012024. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2184/1/012024.
Texte intégralAkbar, Khalid, Yuan Zou, Qasim Awais, Mirza Jabbar Aziz Baig et Mohsin Jamil. « A Machine Learning-Based Robust State of Health (SOH) Prediction Model for Electric Vehicle Batteries ». Electronics 11, no 8 (12 avril 2022) : 1216. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11081216.
Texte intégralFu, Pengyu, Liang Chu, Jihao Li, Zhiqi Guo, Jincheng Hu et Zhuoran Hou. « State of Health Prediction of Lithium-Ion Battery Based on Deep Dilated Convolution ». Sensors 22, no 23 (2 décembre 2022) : 9435. http://dx.doi.org/10.3390/s22239435.
Texte intégralYuan, Hongyuan, Youjun Han, Yu Zhou, Zongke Chen, Juan Du et Hailong Pei. « State of Charge Dual Estimation of a Li-ion Battery Based on Variable Forgetting Factor Recursive Least Square and Multi-Innovation Unscented Kalman Filter Algorithm ». Energies 15, no 4 (18 février 2022) : 1529. http://dx.doi.org/10.3390/en15041529.
Texte intégralBhagavatula, Sai Vasudeva, Venkata Rupesh Bharadwaj Yellamraju, Karthik Chandra Eltem, Phaneendra Babu Bobba et Naveenkumar Marati. « ANN based Battery Health Monitoring - A Comprehensive Review ». E3S Web of Conferences 184 (2020) : 01068. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202018401068.
Texte intégralLee, Jong-Hyun, et In-Soo Lee. « Estimation of Online State of Charge and State of Health Based on Neural Network Model Banks Using Lithium Batteries ». Sensors 22, no 15 (25 juillet 2022) : 5536. http://dx.doi.org/10.3390/s22155536.
Texte intégralBi, Jikai, Jae-Cheon Lee et Hao Liu. « Performance Comparison of Long Short-Term Memory and a Temporal Convolutional Network for State of Health Estimation of a Lithium-Ion Battery using Its Charging Characteristics ». Energies 15, no 7 (26 mars 2022) : 2448. http://dx.doi.org/10.3390/en15072448.
Texte intégralLi, Weihan, Monika Rentemeister, Julia Badeda, Dominik Jöst, Dominik Schulte et Dirk Uwe Sauer. « Digital twin for battery systems : Cloud battery management system with online state-of-charge and state-of-health estimation ». Journal of Energy Storage 30 (août 2020) : 101557. http://dx.doi.org/10.1016/j.est.2020.101557.
Texte intégralde la Peña Llerandi, Jaime, Carlos Sancho de Mingo et José Carpio Ibáñez. « Continuous Battery Health Diagnosis by On-Line Internal Resistance Measuring ». Energies 12, no 14 (23 juillet 2019) : 2836. http://dx.doi.org/10.3390/en12142836.
Texte intégralLin, Ho-Ta, Tsorng-Juu Liang et Shih-Ming Chen. « Estimation of Battery State of Health Using Probabilistic Neural Network ». IEEE Transactions on Industrial Informatics 9, no 2 (mai 2013) : 679–85. http://dx.doi.org/10.1109/tii.2012.2222650.
Texte intégralYan, Xiang Wu, Qi Guo et Heng Bo Xu. « A Novel Method to Estimate the State of Health of each Cell in Battery Pack ». Advanced Materials Research 1044-1045 (octobre 2014) : 545–48. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1044-1045.545.
Texte intégralBustos, Richard, S. Andrew Gadsden, Mohammad Al-Shabi et Shohel Mahmud. « Lithium-Ion Battery Health Estimation Using an Adaptive Dual Interacting Model Algorithm for Electric Vehicles ». Applied Sciences 13, no 2 (14 janvier 2023) : 1132. http://dx.doi.org/10.3390/app13021132.
Texte intégralBarragán-Moreno, Alberto, Erik Schaltz, Alejandro Gismero et Daniel-Ioan Stroe. « Capacity State-of-Health Estimation of Electric Vehicle Batteries Using Machine Learning and Impedance Measurements ». Electronics 11, no 9 (28 avril 2022) : 1414. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11091414.
Texte intégralJiang, Shida, et Zhengxiang Song. « Estimating the State of Health of Lithium-Ion Batteries with a High Discharge Rate through Impedance ». Energies 14, no 16 (8 août 2021) : 4833. http://dx.doi.org/10.3390/en14164833.
Texte intégralNing, Jing, Bing Xiao, Wenhui Zhong et Bin Xiao. « A rapid detection method for the battery state of health ». Measurement 189 (février 2022) : 110502. http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2021.110502.
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