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No.04-23

著者	1) 小山昇, 2) 山口秀一郎, 3) 古館林, 4) 大澤康彦, 5) 望月康正
著者（英）	1) Noboru Oyama, 2) Shuichiro Yamaguchi, 3) Lin Furudate, 4) Yasuhiko Ohsawa, 5) Yasumasa Mochizuki
勤務先	1) エンネット株式会社, 2) エンネット株式会社, 3) エンネット株式会社, 4) エンネット株式会社, 5) エンネット株式会社
勤務先（英）	1) EnNet Co.,Ltd., 2) EnNet Co.,Ltd., 3) EnNet Co.,Ltd., 4) EnNet Co.,Ltd., 5) EnNet Co.,Ltd.
抄録	本講では、電池特性を擬似化した等価回路の抵抗や容量因子として把握する高速パルス装置を紹介する。μ秒から秒までのパルス過渡応答のデータベース（DB）を計測対象電池で予め作成しておけば、これを基とした機械学習的診断で、LIB の劣化評価を１秒で遂行できる。車載モジュールや多数個セルへの本法の適用例を紹介する。
抄録（英）	The presen tation introduce s a high speed pulse device that considers battery characteristics as resistance and capacitance factors of equivalent circuits that simulate them. If a database (DB) of pulse transient response from μ seconds to seco nds is created in advance on the target battery, the deterioration evaluation of LIB can be performed at the speed of a second by machine learning diagnosis based on this. Examples of application of this method to automotive modules and multiple cells are introduced. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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