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Treatment of accumulative variables in data-driven prognostics of lead-acid batteries

机译：数据驱动的铅酸蓄电池预测中的累积变量的处理

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Problems with starter batteries in heavy-duty trucks can cause costly unplanned stops along the road. Frequent battery changes can increase availability but is expensive and sometimes not necessary since battery degradation is highly dependent on the particular vehicle usage and ambient conditions. The main contribution of this work is case study where prognostic information on remaining useful life of lead-acid batteries in individual Scania heavy-duty trucks is computed. A data-driven approach using random survival forests is used where the prognostic algorithm has access to fleet operational data including 291 variables from 33603 vehicles from 5 different European markets. A main implementation aspect that is discussed is the treatment of accumulative variables such as vehicle age in the approach. Battery lifetime predictions are computed and evaluated on recorded data from Scania's fleet-management system and the effect of how accumulative variables are handled is analyzed.
机译：重型卡车中起动机电池的问题可能会导致沿途昂贵的计划外停车。频繁更换电池可以提高可用性，但价格昂贵，有时甚至不必要，因为电池退化在很大程度上取决于特定的车辆使用情况和环境条件。这项工作的主要贡献是案例研究，其中计算了有关单个Scania重型卡车中铅酸电池剩余使用寿命的预测信息。使用了一种使用随机生存森林的数据驱动方法，其中，预后算法可以访问车队运营数据，包括来自5个不同欧洲市场的33603辆车中的291个变量。所讨论的主要实现方面是方法中的累积变量（例如车辆年龄）的处理。根据斯堪尼亚车队管理系统记录的数据计算和评估电池寿命预测，并分析如何处理累积变量的影响。

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