Diagnosi Precoce dei Guasti delle Celle con Sistemi di Machine Learning

Articolo in Italiano:La piattaforma di diagnosi predittiva di AFAX POWER utilizza un ensemble di algoritmi di machine learning specializzati nel rilevamento precoce di 14 diverse categorie di guasti delle celle. Il sistema combina isolation forests per l'individuazione di anomalie, gradient boosting per la classificazione dei guasti e reti neurali convoluzionali per l'analisi delle immagini termografiche.

Il processo inizia con l'acquisizione di 89 parametri fisiologici delle celle durante ogni ciclo di carica, inclusi impedenza a frequenze multiple (da 0,1Hz a 10kHz), coefficiente di temperatura differenziale e deriva di tensione a circuito aperto. Un algoritmo di anomaly detection basato su autoencoder ricostruttivi identifica deviazioni dagli schemi normali con sensibilità dello 0,005%.

Per la classificazione dei guasti, il sistema utilizza XGBoost con 2500 alberi decisionali, addestrato su un dataset di 1,2 milioni di cicli di celle difettose. Riconosce pattern caratteristici di: micro-cortocircuiti interni, degradazione del separatore, contaminazione dell'elettrolita e corrosione dei collettori di corrente con accuratezza media del 96,3%.

La funzione più innovativa è il "Failure Trajectory Prediction": utilizzando modelli di serie temporali probabilistiche, il sistema stima la progressione temporale dei guasti, fornendo stime di tempo-rimanente-a-fallo con intervalli di confidenza del 95%. Questo permette interventi programmati prima che si verifichino guasti catastrofici.

L'implementazione di transfer learning consente al sistema di adattarsi rapidamente a nuove chimiche di batteria, richiedendo solo 100 cicli di addestramento invece dei 10.000 normalmente necessari.