LG 18650HG2 数据集介绍

所包含的测试由 Phillip Kollmeyer 博士 (phillip.kollmeyer@gmail.com) 在加拿大安大略省汉密尔顿的麦克马斯特大学进行。 如果此数据用于任何目的，则应适当引用。

使用全新 3Ah LG HG2 电池在 8 立方英尺的温箱中进行了测试。 温箱配有75安培、5伏特点火电路通用电池测试仪通道。电压和电流精度为满量程的 0.1%。这些数据用于使用深度前馈神经网络 (FNN) 方法的 SOC 估计器的设计过程。该数据还包括数据采集、数据准备、FNN 示例脚本开发的描述。

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使用数据集中数据的文献：

[1] C. Vidal, P. Kollmeyer, M. Naguib, P. Malysz, O. Gross, and A. Emadi, “Robust xEV Battery State-of-Charge Estimator Design using Deep Neural Networks,” in Proc WCX SAE World Congress Experience, Detroit, MI, Apr 2020

[2] C. Vidal, P. Kollmeyer, E. Chemali and A. Emadi, "Li-ion Battery State of Charge Estimation Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network with Transfer Learning," 2019 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC), Detroit, MI, USA, 2019, pp. 1-6.