리튬 배터리 화재의 잠재적 위험이 점점 두드러지고 있으며 미리 경고하는 방법이 중요한 안전 문제가되었습니다. 이 기사에서는 음향 인식 기술을 사용하여 리튬 배터리의 화재를 예측하는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 화재가 발생하기 전에 내부 압력의 상승으로 인해 배터리로 만든 고유 한 사운드를 식별하여 화재를 피하기 위해 미리 알람을 발행합니다. 이 기술은 정확도가 높을뿐만 아니라 다양한 배경 노이즈 환경에서 우수한 안정성을 유지하여 응용 프로그램의 큰 잠재력을 보여줍니다.
리튬 배터리 화재의 안전 위험은 종종 걱정하고 있으며 과학자들은 배터리 화재의 조기 경고에 사운드를 사용하는 방법을 제안했습니다. 연구에 따르면 리튬 이온 배터리는 화재를 일으키기 전에 일련의 화학 반응을 겪으므로 배터리의 내부 압력이 점차 증가하여 결국 배터리가 팽창하게됩니다. 배터리 하우징은 일반적으로 단단 하고이 팽창을 수용 할 수 없으므로 압력이 너무 높으면 배터리 내부의 안전 밸브가 파손되어 고유 한 사운드를 만듭니다. 이 사운드는 소다 병을 열 때 클릭 및 하이시 소리와 약간 비슷합니다. 이를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)의 연구팀은이 특정 파열 사운드를 식별하는 데 특별히 사용되는 기계 학습 알고리즘을 개발했습니다. 알고리즘 교육 과정에서 연구원들은 Xi'an University of Science and Technology의 실험실과 협력하여 38 개의 폭발적인 배터리에서 오디오 데이터를 수집했습니다. 이러한 오디오 데이터의 속도와 톤을 조정함으로써 연구팀은 1,000 개 이상의 고유 한 오디오 샘플을 생성하여 알고리즘을 추가로 훈련 시켰습니다. 테스트 결과에 따르면이 알고리즘은 과열 배터리의 파열 사운드를 94% 정확도로 식별 할 수 있습니다. 연구원들은 발자국, 도어 닫는 소리 및 병 오프닝 사운드를 포함하여 테스트 중에 다양한 배경 소음을 도입했으며 몇 가지 소음만이 알고리즘의 판단을 방해한다는 것을 발견했습니다. 이 발견은 알고리즘의 견고성을 보여줍니다. 연구팀은이 기술이 주택, 사무실, 창고 및 전기 자동차 주차장과 같은 여러 곳에 설치할 수있는 새로운 유형의 화재 경보를 개발하는 데 사용될 가능성이 있다고 말했다. 이 기술은 사전에 경고를 발행함으로써 사람들에게 대피하고 개인 안전을 보장 할 충분한 시간을 제공 할 수 있습니다. 핵심 사항 : 연구팀은 음향 인식 기술을 사용하여 안전을 보장하기 위해 리튬 배터리 화재에 대해 경고합니다. 머신 러닝 알고리즘을 통해 테스트 정확도는 94%로 높으므로 견고성이 좋습니다. 다양한 장소에서 널리 사용되는 새로운 화재 경보를 개발하고 사람들에게 안전 보장을 제공 할 것으로 예상됩니다.
이 리튬 배터리 화재 경고 기술은 사운드 인식을 기반으로합니다. 높은 정확도와 견고성으로 배터리 안전을 향상시킬 수 있습니다 추가 개발과 응용을 기대할 가치가 있습니다.