鋰離子電池衰變試驗之精準設計與深度分析-貝氏隨機效應趨勢更新過程之鋰離子加速衰變資料分析;Bayesian Random-Effect Trend Renewal Processes for Analyzing the Lithium Battery Accelerated Degradation Data( I )

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題名:	鋰離子電池衰變試驗之精準設計與深度分析-貝氏隨機效應趨勢更新過程之鋰離子加速衰變資料分析;Bayesian Random-Effect Trend Renewal Processes for Analyzing the Lithium Battery Accelerated Degradation Data( I )
作者:	樊采虹
貢獻者:	國立中央大學統計研究所
關鍵詞:	更新過程;趨勢函數;終止性能;共軛先驗分布;偏差信息準則;後驗預測 p- 值;貝氏預測理論;;renewal process;trend function;end of performance;conjugate prior distribution;deviance information criterion;posterior predictive p-value;Bayesian predictive theory
日期:	2023-07-17
上傳時間:	2024-09-18 14:46:57 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會
摘要:	鋰電池具有可充電的重複利用性和長循環壽命等優點，許多重電容量與安全性的高科技產品如手機、筆電等消費性電子產品，乃至於電動車，都以鋰電池作為電源。是以鋰電池的耐用性為決定上述產品品質的重要元素之一，鋰電池的壽命分析因此也成為可靠度研究的重要議題。本文考慮以具隨機效應的趨勢更新過程，探討參數與放電電流的關係，考慮電池的個別差異性，建構階層貝氏結構，建構電池充放電電容資料的貝氏加速衰變模型，進而以貝氏預測方法推估電池的可靠度。應用於實務中，經由可靠的先驗資訊當可提升產品壽命評估的準確度。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[統計研究所] 研究計畫

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