利用机器学习算法防止电动车电池起火
电动汽车面临的核心安全问题之一是保持电池的温度稳定。温度过高可能导致危险后果。电动汽车的电池组由上千个相互紧密连接的电池组成。如果其中一个电池发生热失控，可能会引发连锁反应，导致附近电池过热，甚至引发电池组爆炸。美国亚利桑那大学的一项新研究提出了一种利用机器学习算法预测并防止锂离子电池温度峰值的方法。这类电池广泛应用于电动汽车中。该研究发表在《电源杂志》（Power Sources）上，标题为“推进电池安全（Advancing Battery Safety）”。研究人员设想在电池周围安装热传感器，将历史温度数据输入机器学习算法，以预测未来的温度趋势。通过这种算法，可以预测电池何时以及在哪里可能发生热失控。研究团队强调，如果能够提前预知热失控的初始位置，就能采取措施在电池达到危险状态之前进行干预。这项研究开发了一个结合多物理场和机器学习模型的框架，用于感知、预测和识别锂离子电池的过热现象。未来，该框架将集成到电动汽车的电池管理系统中，帮助防止电池过热，保障司机和乘客的安全。
頁:
[1]