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[IEEE-2020] Micro-Short-Circuit Cell Fault Identification Method for Lithium-Ion Battery Packs Based on Mutual Information-II 논문 전문 : https://ieeexplore.ieee.org/document/9062470 [출처] Y. Zheng, Y. Lu, W. Gao, X. Han, X. Feng and M. Ouyang, "Micro-Short-Circuit Cell Fault Identification Method for Lithium-Ion Battery Packs Based on Mutual Information," in IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 68, no. 5, pp. 4373-4381, May 2021, doi: 10.1109/TIE.2020.2984441.https://doi.org/10.1186/s10033-018-0268-8 ※ The pic.. 2022. 10. 25.
[Colab] 사용 가능한 RAM을 모두 사용한 후 세션이 다운되었습니다. 시계열데이터를 주로 다루다가 최근 Anomaly Detection분야 코드를 짜면서 이미지도 간혹 다루게되었는데요 시계열데이터에서는 몇만개씩 데이터를 다루어도 Feature수가 적을뿐 아니라 2D-CNN을 쓸일이 거의없기에 저에게는 다소 생소한 문제였습니다. Google Colaboratory사용시 발생하는 문제로, Conv2D 혹은 Weighting, bias를 너무 많이 사용하는 모델을 사용시 발생하는 문제였습니다. 저는 Conv2D를 Filter Size를 32개씩 3개 Layer정도로 구성했고, 100X100X3 이미지를 학습하고자했는데요 이미지도 몇장 안됬는데 왜 RAM 최대치 초과가 뜰까.. 고민하다보니 MNIST데이터는 6만장임에도 이런문제가 발생하지 않는것을보고, 혹시 이미지 사이즈에 의해.. 2022. 6. 11.
[Tensor 오류] RuntimeError : expected scalar type Double but found Float RuntimeError : expected scalar type Double but found Float 파이토치를 쓰다보면 종종 자주 등장하는 경고문구인데.. Pytorch는 Tensor연산시 Float32를 기준으로 진행하기에 본인이 학습시키고자 하는 데이터의 형식이 double이거나, Float64, int같은 다른 형태일때 발생하는 오류입니다.. DataFrame이나 numpy로 그냥 불러오면 double인 경우도 있는데요 이럴때는 하기와 같이 data type을 Float32로 바꿔주면 정상 연산 됩니다. ex) tran_gan_window_X라는 데이터의 타입을 변형할시 코드 train_gan_window_X = torch.tensor([train_gan_window_X], dtype = to.. 2022. 6. 5.
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_addons' tensorflow 2.X 사용중, InstanceNormalization을 쓰기위해 from tensorflow_addons를 선언했으나 이런에러가 떳는데요 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_addons' 이때는 간단하게 코드 한줄만 실행해주시면 해결됩니다. pip install tensorflow-addons 2022. 3. 4.
[Power Sources-2014] Development of a voltage relaxation model for rapid open-circuit voltage prediction in lithium-ion batteries 논문 전문 : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378775313020624 [출처] Lei Pei, Tiansi Wang, Rengui Lu, Chunbo Zhu, Development of a voltage relaxation model for rapid open-circuit voltage prediction in lithium-ion batteries, Journal of Power Sources, Volume 253, 2014, Pages 412-418, ISSN 0378-7753, https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2013.12.083.https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2.. 2022. 1. 27.
[MDPI-2016] Fast Characterization Method for Modeling Battery Relaxation Voltage 논문 전문 : https://www.mdpi.com/2313-0105/2/2/7 [출처] Li, A.; Pelissier, S.; Venet, P.; Gyan, P. Fast Characterization Method for Modeling Battery Relaxation Voltage. Batteries 2016, 2, 7. https://doi.org/10.3390/batteries2020007 ※ The picture and content of this article are from the original paper. [논문요약] Fast Characterization Method for Modeling Battery Relaxation Voltage 배터리 SOC를 추정하기위해 OCV를 추정하는.. 2022. 1. 24.
[IEEE-2017] SOH Estimation for LIB based on the Multi-Island Genetic Algorithm and the Gaussian Process Regression 논문 전문 : https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8057747 [출처] Li, Xiaoyu and Zhenpo Wang. “State of health estimation for lithium-ion battery by combining incremental capacity analysis with Gaussian process regression.” arXiv: Signal Processing (2019): n. pag. ※ The picture and content of this article are from the original paper. [논문요약] SOH Estimation for LIB based on the Multi-Islan.. 2022. 1. 21.
[TECNICO LISBOA-2014] SOC prediction of LFP Batteries for Automotive Application Based on Intelligent Systems 논문 전문 : https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:lIw-68TPSxkJ:https://fenix.tecnico.ulisboa.pt/downloadFile/844820067123580/resumo.pdf+&cd=1&hl=ko&ct=clnk&gl=kr State-of-Charge (SOC) Prediction of Lithium Iron Phosphate (LiFePO4) Batteries for Automotive Application Based on Intelligent S [1] Martinez, C., Sorlien, D., Goodrich, R., Chandler, L., Magnuson, D. (2005) Using Cell Balan.. 2022. 1. 17.
[IEEE-2013] Advancements in OCV Measurement and Analysis for Lithium-Ion Batteries 논문 전문 : https://ieeexplore.ieee.org/document/6517504 [출처] M. Petzl and M. A. Danzer, "Advancements in OCV Measurement and Analysis for Lithium-Ion Batteries," in IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 28, no. 3, pp. 675-681, Sept. 2013, doi: 10.1109/TEC.2013.2259490. ※ The picture and content of this article are from the original paper. [논문요약] Advancements in OCV Measurement and Analysis f.. 2022. 1. 13.

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