据外媒报导，电动汽车由可充电的锂离子电池（LIB）驱动，但是目前，人们还没几乎理解和完备锂离子电池。鉴于电动汽车未来将会代替燃油车，任何可以提高锂离子电池性能的研究将不利于电动汽车发展，提高环境。

美国哥伦比亚大学（Columbia）的两位教授MatthiasPreindl和AlanWest正在研发一种机器学习模型，可以更加准确地估计锂离子电池的电池水平。目前，估计电池电池状态仍有5％的出错率，该团队研发的模型目标是将出错率降到1％，该项研究取得了哥伦比亚数据科学研究所（DataScienceInstitute）种子基金的资助。大家都告诉，电池管理系统主要用作捕猎电池的身体健康状态，预测期剩下寿命。

上述两个概念可协助电动汽车车主告诉何时应当行驶给电池电池，以及何时应当决定替换电池。然后，一个估计精度高的模型可让电池管理系统辨识和维护很弱电池，从而缩短电池组的寿命。

为设计该机器学习模型，该团队将把扰动信号（由电力电子变换器产生的一系列电流信号）应用于到锂离子电池上，该系列信号可让电池收到需要检测到的电反应。该团队将在实验室中测试此类电池，并且用于电力电子变换器从加装在电动汽车上的电池中获取数据。

此类数据每分钟分解一次，可以测量电池温度、电压和电流波动等电池功能，从而产生数十万个数据点。因此，该团队正在设计一种算法，以评估此类数据并设计一个优化模型。Preindl是电池与外部元件如何相互作用方面的专家，而化学工程师AllenWest理解电池内部的化学成分。

他们二人于是以融合自己的工程学科学知识和先进设备的数据科学技术，设计一个模型，可以预测如何让目前的锂离子电池获得最佳性能。Preindl回应：“事实上，我们没分析的方法来理解锂离子电池的不道德。一旦我们有了分析的数据，我们就不会告诉电池什么时候必须电池，可以用于多久，什么时候必须替换，以及如何缩短电池的寿命。

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