SambaMixer: State of Health Prediction of Li-ion Batteries using Mamba State Space Models

📄 arXiv: 2411.00233v1 📥 PDF

作者: José Ignacio Olalde-Verano, Sascha Kirch, Clara Pérez-Molina, Sergio Martin

分类: cs.LG

发布日期: 2024-10-31

DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3524321

💡 一句话要点

提出SambaMixer以预测锂离子电池的健康状态

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 锂离子电池 健康状态预测 状态空间模型 多变量时间信号 重采样技术 位置编码 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在锂离子电池健康状态预测中面临多变量时间信号处理的挑战，导致预测精度不足。
  2. SambaMixer模型通过结构化状态空间模型和基于锚点的重采样方法，提升了对锂离子电池健康状态的预测能力。
  3. 在NASA电池放电数据集上的实验结果显示，SambaMixer在预测准确性和鲁棒性上超越了现有的最先进方法。

📝 摘要（中文）

锂离子电池的健康状态（SOH）是决定其剩余容量和寿命的关键参数。本文提出了SambaMixer，一种新型结构化状态空间模型（SSM），用于预测锂离子电池的健康状态。该模型基于MambaMixer架构，旨在处理多变量时间信号。通过在NASA电池放电数据集上的评估，结果表明该模型在该数据集上优于现有最先进的方法。此外，论文还引入了一种新颖的基于锚点的重采样方法，确保时间信号的预期长度，同时作为增强技术。最后，利用位置编码对样本时间和循环时间差进行条件预测，以提高模型性能并学习恢复效应。实验结果证明，该模型能够以高精度和鲁棒性预测锂离子电池的健康状态。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决锂离子电池健康状态（SOH）预测中的精度不足问题，现有方法在处理多变量时间信号时存在局限性。

核心思路：SambaMixer模型通过引入结构化状态空间模型，结合基于锚点的重采样技术，旨在提高对锂离子电池健康状态的预测精度和鲁棒性。

技术框架：该模型的整体架构包括数据预处理、状态空间建模、基于锚点的重采样和位置编码等模块，形成一个完整的预测流程。

关键创新：最重要的创新点在于引入了基于锚点的重采样方法和位置编码，这些设计使得模型能够更好地处理时间信号并学习恢复效应，显著提升了预测性能。

关键设计：模型的关键设计包括选择合适的损失函数以优化预测精度，网络结构采用多层感知机（MLP）与状态空间模型相结合，确保能够有效捕捉时间序列中的复杂模式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SambaMixer模型在NASA电池放电数据集上的预测准确率显著高于现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在锂离子电池健康状态预测中的强大能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电动汽车、可再生能源存储系统和消费电子产品等，能够为锂离子电池的健康监测和管理提供有效的技术支持。通过准确预测电池的健康状态，可以延长电池的使用寿命，提高安全性，并优化能量管理策略，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The state of health (SOH) of a Li-ion battery is a critical parameter that determines the remaining capacity and the remaining lifetime of the battery. In this paper, we propose SambaMixer a novel structured state space model (SSM) for predicting the state of health of Li-ion batteries. The proposed SSM is based on the MambaMixer architecture, which is designed to handle multi-variate time signals. We evaluate our model on the NASA battery discharge dataset and show that our model outperforms the state-of-the-art on this dataset. We further introduce a novel anchor-based resampling method which ensures time signals are of the expected length while also serving as augmentation technique. Finally, we condition prediction on the sample time and the cycle time difference using positional encodings to improve the performance of our model and to learn recuperation effects. Our results proof that our model is able to predict the SOH of Li-ion batteries with high accuracy and robustness.