Elektrikli araç bataryalarının prognostik ve sağlık durumunun tahmini için makine öğrenmesine dayalı akıllı bir yöntemin geliştirilmesi
Development of an intelligent method based on machine learning for prognostic and state of health estimation of electric vehicle batteries
Yazar: ORÇUN KARADENİZ
Danışman: DOÇ. DR. HASAN TİRYAKİ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy ; Otomotiv Mühendisliği = Automotive Engineering

Özet:
Bu doktora tezinde, prognostik ve diagnostik sistemlerin genel ideolojileri incelenmiştir. Prognostik tahmin yöntemlerinde kullanılan makine öğrenme modelleri ve veriye dayalı tahmin yöntemlerinde karşılaşılan zorluklar araştırılmıştır.
Çalışmada lityum bataryalar üzerine yoğunlaşılmış; batarya yaşlanma mekanizmaları ve yaşlanma modellemeleri incelenmiştir. Veriye dayalı modelleme teknikleri ve literatürde açık kaynaklı veri setleri kullanılarak geliştirilmiş sağlık durumu tahmin çalışmaları ele alınmıştır.
Tez çalışması kapsamında, elektrikli araçlarda kullanılan 8 adet lityum iyon hücre laboratuvar ortamında yaşlandırılmıştır. Elde edilen veri setleri kullanılarak, Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) yöntemleriyle kalan kullanışlı ömür (RUL) ve prognostik sağlık durumu kestirimleri yapılmıştır. Tezin sonuç bölümünde, SVM ve LSTM yöntemlerinin tahmin başarıları karşılaştırılmış ve LSTM yönteminin prognostik sağlık durumu tahmini için SVM yönteminden daha başarılı olduğu tartışılmıştır.
Bu tezin temel amacı, elektrikli araç bataryalarının ömrünü ve sağlık durumunu doğru bir şekilde tahmin eden, güvenli ve verimli bir şekilde çalışmalarını sağlayan akıllı bir sistem geliştirmektir. Bu çalışmalar, batarya sağlığının izlenmesi ve potansiyel arızaların önceden tespit edilmesi yoluyla elektrikli araçların performansını ve güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir.

Abstract:
In this doctoral thesis, the general ideologies of prognostic and diagnostic systems were examined. The machine learning models used in prognostic prediction methods and the challenges encountered in data-driven prediction methods were investigated.
The study focused on lithium-ion batteries, exploring battery aging mechanisms and aging modeling. Data-driven modeling techniques and health status prediction studies developed using open-source datasets in the literature were reviewed.
As part of the thesis work, eight lithium-ion cells used in electric vehicles were aged in a laboratory environment. Using the datasets obtained from this process, predictions for remaining useful life (RUL) and prognostic health status were made using Support Vector Machine (SVM) and Long Short-Term Memory (LSTM) methods. In the final section of the thesis, the predictive performance of SVM and LSTM methods was compared, and it was discussed that the LSTM method is more successful than the SVM method for prognostic health status prediction.
The primary objective of this thesis is to develop an intelligent system based on machine learning that accurately predicts the health and lifespan of electric vehicle batteries, ensuring their safe and efficient operation throughout their service life. The studies conducted aim to enhance the performance and reliability of electric vehicles by monitoring battery health and detecting potential failures in advance.