Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.
เนื่องจากปัจจุบันมีการใช้งานแบตเตอรี่ลิเทียมในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น โทรศัพท์มือถือ และยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแพร่หลาย การประเมินสถานะสุขภาพของแบตเตอรี่จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยยืดอายุการใช้งาน ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และป้องกันการเสื่อมสภาพที่อาจนำไปสู่ปัญหาด้านความปลอดภัย เช่น ความร้อนสูงเกินหรือการระเบิด ทำให้การประมาณสถานะสุขภาพมีส่วนช่วยลดความเสี่ยงในการใช้งานแบตเตอรี่และเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พลังงานให้เกิดประโยชน์สูงสุด อีกทั้งการประเมินสถานะสุขภาพนี้ยังช่วยลดต้นทุนการเปลี่ยนแบตเตอรี่บ่อยครั้งที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้งานที่ไม่ถูกต้อง ปัญหาของการเสื่อมสภาพของแบตเตอรี่เกิดขึ้นจากการใช้งานที่ต่อเนื่อง ทั้งการประจุไฟฟ้าและการคายประจุไฟฟ้า ซึ่งจะมีผลให้ความเสถียรของแบตเตอรี่ลดลงไปเรื่อยๆ การตรวจสอบสถานะสุขภาพแบตเตอรี่เป็นการแก้ปัญหาหนึ่ง แต่เทคนิคที่มีอยู่เดิมอาจใช้เวลานานหรือมีความแม่นยำที่ไม่เพียงพอ การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เข้ามาประยุกต์ใช้จึงเป็นทางเลือกใหม่ที่ช่วยให้การประเมินสถานะสุขภาพแม่นยำขึ้นและรวดเร็วขึ้น การพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการคาดการณ์จากข้อมูลการประจุไฟฟ้าและการคายประจุไฟฟ้าของแบตเตอรี่ช่วยให้เกิดโมเดลที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตและคาดการณ์สถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ในอนาคตได้
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This conceptual model, titled "DeHome", incorporates the principles of Deconstructivism in architectural design. It deconstructs the fundamental elements of a house—roof, columns, doors, windows, and bricks—separating them and reassembling them in a way that conveys fragmentation, contradiction, and movement. This design challenges the traditional concept of structural stability by enlarging key elements such as doors, windows, and columns, emphasizing distortion and the dynamic force of transformation. Beyond merely dismantling the physical structure of a house, this project reinterprets the very concept of "home" within the context of contemporary architecture.
คณะวิทยาศาสตร์
With the arrival of multimedia innovations such as games, access to media has changed, creating novelty in media consumption. Oversteer is a project that takes advantage of gaming media to allow users to experience driving similar to driving on a racetrack.
คณะบริหารธุรกิจ
In the digital era, Artificial Intelligence (AI) plays a crucial role in developing smart cities and enhancing business operations. Among AI-driven technologies, AI Vision Analytics has gained significant attention for Access Control Systems (ACS) and Consumer Behavior Analytics. This research focuses on integrating AI Access Control and AI Video Analytics to examine factors influencing Technology Adoption Behavior using the UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) framework. Key factors assessed include Trust in Technology, Effort Expectancy, Social Influence, and Performance Expectancy, which impact users’ willingness to adopt AI-driven security and analytics solutions. The study also includes a real-world implementation of AI Vision Analytics at KMITL EXPO, where an AI-powered Access Control System and AI Video Analytics are deployed. The collected data is analyzed to identify trends in AI adoption for business management and security enhancement. The findings provide valuable insights for businesses and organizations to optimize AI Vision Analytics for enhancing security management and digital marketing strategies.