Advertisement

NASA的电池数据集，适用于健康管理研究.zip

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料集由NASA提供，包含一系列用于评估和预测设备健康状况的电池测试数据。非常适合进行健康管理、故障预测及机器学习相关领域的深入研究与应用开发。 NASA提供的锂电池数据集适用于健康管理与故障预测研究。该数据集记录了在不同温度下对锂离子电池进行充放电实验的数据，并以内阻作为损伤标准。这些数据由NASA艾姆斯研究中心的预见性技术中心提供。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NASA的电池数据集，适用于健康管理研究.zip
    优质
    本资料集由NASA提供，包含一系列用于评估和预测设备健康状况的电池测试数据。非常适合进行健康管理、故障预测及机器学习相关领域的深入研究与应用开发。 NASA提供的锂电池数据集适用于健康管理与故障预测研究。该数据集记录了在不同温度下对锂离子电池进行充放电实验的数据，并以内阻作为损伤标准。这些数据由NASA艾姆斯研究中心的预见性技术中心提供。
  • NASA电池实验的数据集
    优质
    本数据集由NASA在各类航天器电池实验中收集，涵盖广泛的环境条件和操作模式，旨在研究电池性能及寿命预测。 NASA电池实验数据集.mat 格式描述：该数据集记录了在不同温度下对锂离子电池进行充放电实验的数据，并以阻抗作为损伤标准。此数据集由NASA艾姆斯研究中心的预测中心提供。
  • NASA锂离子电池数据集合.zip
    优质
    本资料集包含NASA发布的锂离子电池相关数据，适用于研究与分析锂离子电池性能、老化机制及安全特性等科研用途。 电池的工作状态由连续循环与随机产生的电流剖面决定。参考充放电循环在固定间隔后进行，并以提供电池健康状态的基准为目的。NASA提供的随机电池使用数据集非常适合用于电池健康管理及故障预测。
  • 电池数据集，可用于电池参数辨识研究
    优质
    电池数据集，可用于电池参数辨识研究
  • 锂离子电池容量数据集（含CALCE和NASA的六组数据），由本人整理，适合研究电池寿命的同学使用。
    优质
    本数据集包含来自CALCE及NASA的六组锂离子电池容量衰减数据，经作者精心整理，旨在为研究电池寿命与性能衰退机制的学生提供有力支持。 本数据集为容量数据集，其中包含本人提取的马里兰CALCE实验室CS2型号电池三组容量数据，每组有700个周期的数据；以及NASA提供的B5、B6、B7型号电池三组容量数据，每组有168个周期的数据。内附详细说明文档，具有很高的使用价值。
  • NASA Pcoe电池测试的数据集
    优质
    本数据集由NASA提供，专注于Pcoe电池在各种条件下的性能测试结果，为研究和开发更安全、高效的电池技术提供了宝贵的资源。 NASA Pcoe电池测试随机数据集包含第4组数据集，其中包含了大量关于充电、放电以及时间的测试数据。这四组分别为RW25, RW26, RW27 和 RW28，并且是以.mat文件的形式存储的，此外还包括了相关的matlab仿真程序。
  • NASA锂电池退化数据集
    优质
    本数据集由NASA提供，专注于研究锂电池在不同条件下的退化过程，旨在促进电池寿命预测及性能提升的研究进展。 NASA提供了一个关于锂电池退化的数据集，可用于机器学习、PHM分析及退化研究等领域。该数据集中包含了在不同温度下对锂离子电池进行充放电实验的记录，并以阻抗作为损伤标准。此数据集由NASA艾姆斯研究中心的预测中心（Prognostics CoE）提供。
  • 基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态(SOH)精确估算：结合间接健康因素及NASA数据集的验证
    优质
    本研究提出了一种基于CNN-LSTM算法的方法，用于精确估算锂离子电池的健康状态（SOH），通过引入间接健康因素并利用NASA公开数据进行验证。 本段落研究了基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态（SOH）精确估计方法，并通过融合间接健康因子与NASA数据集进行了验证。 主要步骤如下： 1. 提取放电电压最低点时间、平均放电电压及平均放电温度作为锂电池的间接健康因子。 2. 构建基于CNN-LSTM联合模型的锂离子电池SOH评估系统。 3. 使用NASA卓越预测中心提供的B0005和B0006两个数据集对所提出的方法进行验证，输出绘图与参数，并且程序能够自动在文件夹中保存高清图像。 该方法具有良好的估计精度。核心关键词包括：基于CNN-LSTM的SOH估计、锂离子电池、间接健康因子、放电电压、平均放电时间、平均放电温度以及锂电池健康状态评估模型，NASA卓越预测中心和B0005, B0006锂电池数据集。
  • 学生抑郁症数据集——可用于研究学生心理健康的趋势
    优质
    本数据集聚焦学生群体心理健康状况，特别针对抑郁症进行深入分析，旨在揭示并研究学生心理健康的演变趋势与关键影响因素。 学生抑郁数据集通常包含用于分析、理解和预测学生抑郁水平的数据。这些数据可能包括人口统计信息（如年龄、性别）、学习成绩（成绩、出勤率）以及生活习惯（睡眠模式、锻炼频率、社交活动）。此外，还可能涵盖心理健康史和对标准化抑郁量表的反应等特征。 此类数据集对于心理学研究、数据科学及教育领域具有重要价值。它们可以帮助确定学生抑郁症的原因，并为制定早期干预策略提供依据。在处理这些敏感信息时，必须重视隐私保护、知情同意以及匿名化等问题以确保道德标准得到遵守。 文件格式 - 格式：CSV 文件。 - 行：每一行代表一名学生的记录。 - 列： - ID：每个学生唯一的标识符。 - 年龄：学生的年龄。 - 性别：性别（例如，男性、女性）。 - 城市：地理位置信息 - CGPA: 学术成绩的平均绩点或其他衡量标准。 - 睡眠时长：每天平均睡眠时间。 - 职业情况： - 工作压力水平： - 学习压力程度： - 对学习满意度评价： - 就业满意程度： - 饮食习惯：
  • NASA的锂离子电池容量数据集
    优质
    本数据集由NASA提供，包含多种型号锂离子电池的详细容量信息。旨在为能源存储技术的研究和开发提供支持，促进相关领域的技术创新与进步。 NASA Ames Prognostics Center of Excellence (PCoE) 提供的锂离子电池寿命衰退实验数据集可用于电池健康管理研究。