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End of performance prediction of lithium-ion batteries

机译：锂离子电池性能预测结束

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Rechargeable batteries are critical components for the performance of portable electronics and electric vehicles. The long-term health performance of rechargeable batteries is characterized by state of health, which can be quantified by end of performance (EOP) and remaining useful performance. Focusing on EOP prediction, this article first proposes an accelerated testing version of the trend-renewal process model to address this decision problem. The proposed model is also applied to a real case study. Finally, a NASA dataset is used to address the prediction performance of the proposed model. Comparing with the existing prediction methods and time series models, our proposed procedure has better performance in the EOP prediction.
机译：可充电电池是用于便携式电子和电动车辆性能的关键组件。 可充电电池的长期健康性能的特点是健康状态，可以通过性能（EOP）结束并剩下有用的性能来量化。 专注于EOP预测，本文首先提出了加速测试版本的趋势更新过程模型，以解决这一决策问题。 该建议的模型也适用于真正的案例研究。 最后，使用NASA数据集来解决所提出的模型的预测性能。 与现有的预测方法和时间序列模型相比，我们所提出的程序在EOP预测中具有更好的性能。

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