Fractional Order Intelligent Modeling for Lithium-Ion Batteries (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2025
Serie: Libro 6 de 6 - Fractional Order Thinking in Exploring the Frontiers of STEM
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. This book focuses on fractional order (non-integer order) modeling (FOM) techniques coupled with deep neural network-based intelligent modeling methods for lithium-ion batteries (LIBs) and battery management systems (BMS) in general. It provides the first one-stop resource on FOM for LIBs with case studies using real operational data sets.With the rapid growth of electric vehicles and energy storage systems, battery technology has become critical to global energy solutions. Fractional Order Intelligent Modeling for Lithium-Ion Batteries: Theory and Practice aims to provide several accurate and effective intelligent modeling algorithms for the next generation of advanced BMS. Key topics include intelligent battery modeling, fractional-order modeling, physics-informed machine learning, state estimation, and degradation analysis. By integrating AI and physics-informed machine learning techniques with fractional-order modeling methods, this book presents several innovative solutions for next-generation battery management systems.This title will serve as an invaluable resource for researchers and advanced students in the fields of transportation, energy storage, and power systems, as well as those studying electric vehicles, control theory, machine learning, and fractional calculus-based modeling. This book focuses on fractional order (non-integer order) modeling (FOM) techniques coupled with deep neural network-based intelligent modeling methods for lithium-ion batteries (LIBs) and battery management systems (BMS) in general. It provides the first one-stop resource on FOM for LIBs with case studies using real operational data sets. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781041132691
- Título
- Fractional Order Intelligent Modeling for Lithium-Ion Batteries (Hardcover)
- Autor
- YaNan Wang
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd, London
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1041132697
- ISBN 13
- 9781041132691
- Serie
- Libro 6 de 6: Fractional Order Thinking in Exploring the Frontiers of STEM
This book focuses on fractional order (non-integer order) modeling (FOM) techniques coupled with deep neural network-based intelligent modeling methods for lithium-ion batteries (LIBs) and battery management systems (BMS) in general. It provides the first one-stop resource on FOM for LIBs with case studies using real operational data sets.
With the rapid growth of electric vehicles and energy storage systems, battery technology has become critical to global energy solutions. Fractional Order Intelligent Modeling for Lithium-Ion Batteries: Theory and Practice aims to provide several accurate and effective intelligent modeling algorithms for the next generation of advanced BMS. Key topics include intelligent battery modeling, fractional-order modeling, physics-informed machine learning, state estimation, and degradation analysis. By integrating AI and physics-informed machine learning techniques with fractional-order modeling methods, this book presents several innovative solutions for next-generation battery management systems.
This title will serve as an invaluable resource for researchers and advanced students in the fields of transportation, energy storage, and power systems, as well as those studying electric vehicles, control theory, machine learning, and fractional calculus-based modeling.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
YaNan Wang is currently an assistant professor and a member of Low-carbon Powertrain Systems Research Lab at Beijing University of Technology, China. Her research focuses on AI-driven battery intelligent management and safety evaluation for power batteries, addressing critical issues such as fast degradation and fault diagnosis.
YangQuan Chen is a professor at the University of California Merced, US. His research interests include mechatronics for sustainability, digital twins, small multi-UAV, applied fractional calculus. His recent publication with CRC Press includes Fractional Calculus for Skeptics I: The Fractal Paradigm.
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