Machine Learning Lithium-Ion Battery Capacity Estimation

Machine learning based Lithium-Ion battery capacity estimation using multi-Channel charging Profiles

https://github.com/wanbin-song/BatteryMachineLearning

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In this script, I've implemented machine learning based Lithium-Ion battery capacity estimation using multi-Channel charging Profiles. Dataset used in this example is from "Battery data set" from NASA[1].
Basic implementation theory and approach is referenced by the recent published paper[2], and they proposed Multi-Channel charging profiles based machine learning and deep learning model for capacity estimation. Through this example, I will capture each approach described in paper.
[1] B. Saha and K. Goebel (2007). "Battery Data Set", NASA Ames Prognostics Data Repository (https://www.nasa.gov/intelligent-systems-division), NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA
[2] Choi, Yohwan, et al. "Machine Learning-Based Lithium-Ion Battery Capacity Estimation Exploiting Multi-Channel Charging Profiles." IEEE Access 7 (2019): 75143-75152.

Citation pour cette source

Wanbin Song (2026). Machine Learning Lithium-Ion Battery Capacity Estimation (https://github.com/wanbin-song/BatteryMachineLearning), GitHub. Extrait(e) le .

Informations générales

Compatibilité avec les versions de MATLAB

  • Compatible avec les versions R2019b et ultérieures

Plateformes compatibles

  • Windows
  • macOS
  • Linux

Les versions qui utilisent la branche GitHub par défaut ne peuvent pas être téléchargées

Version Publié le Notes de version Action
1.0.1.2

Updated broken link in the description.

1.0.1.1

Updated result image

1.0.1

Divide dataset into Train/Validation/Test set to avoid overfitting

1.0.0.1

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