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Remaining Useful Life Prediction of a Lithium–Ion Battery Based on a Temporal Convolutional Network with Data Extension

Jing Zhao

Jing Zhao

  • Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
  • Institute of Robotics and Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
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Zhao, Jing
, 
Dayong Liu

Dayong Liu

  • Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
  • University of the Chinese Academy of SciencesBeijing, China
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Liu, Dayong
 und 
Lingshuai Meng

Lingshuai Meng

  • Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
  • University of the Chinese Academy of SciencesBeijing, China
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Meng, Lingshuai
  
26. März 2024
Remaining Useful Life Prediction of a Lithium–Ion Battery Based on a Temporal Convolutional Network with Data Extension's Cover Image
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Online veröffentlicht: 26. März 2024
Seitenbereich: 105 - 117
Eingereicht: 15. März 2023
Akzeptiert: 13. Nov. 2023
DOI: https://doi.org/10.61822/amcs-2024-0008
Schlüsselwörter
© 2024 Jing Zhao et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Sprache:
Englisch
Zeitrahmen der Veröffentlichung:
4 Hefte pro Jahr
Fachgebiete der Zeitschrift:
Mathematik, Angewandte Mathematik
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