Application of fiber optic sensors using Machine Learning algorithms for temperature measurement of lithium-ion batteries
Abstrakt
Optical fiber sensorsusing low-coherence interferometry require processing ofthe output spectrum or interferogramto quickly and accurately determine the instantaneous value of the measured quantity, such as temperature.Methods based on machine learning are a good candidate for this application. The application of four such methods in an optical fiber temperature sensoris demonstrated.Using aZnO-coated sensing interferometer and spectral detection,the sensor is intended for monitoring lithium-ion rechargeable batteries. While the performance of all methods was good, some of them seem to be better suited for this application
Cytowania
-
1
CrossRef
-
0
Web of Science
-
1
Scopus
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.4302/plp.v15i3.1207
- Licencja
- otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Photonics Letters of Poland
nr 15,
strony 36 - 38,
ISSN: 2080-2242 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2023
- Opis bibliograficzny:
- Cierpiak K., Szczerska M., Wierzba P.: Application of fiber optic sensors using Machine Learning algorithms for temperature measurement of lithium-ion batteries// Photonics Letters of Poland -,iss. 3 (2023), s.36-38
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.4302/plp.v15i3.1207
- Źródła finansowania:
-
- Publikacja bezkosztowa
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 104 razy