BatteryBERT for Realistic Battery Fault Detection Using Point-Masked Signal Modeling

📄 arXiv: 2506.15712v1 📥 PDF

作者: Songqi Zhou, Ruixue Liu, Yixing Wang, Jia Lu, Benben Jiang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-31

💡 一句话要点

提出BatteryBERT以解决电池故障检测中的时序数据问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电池故障检测 时序数据 BERT 自监督学习 深度学习 电动汽车 能源存储 信号建模

📋 核心要点

  1. 现有电池故障检测方法难以捕捉复杂的时间依赖性，且未能充分利用丰富的未标记数据。
  2. 本文提出了一种基于BERT的预训练框架，结合时间序列到标记的表示模块和点级掩蔽信号建模任务，提升故障检测能力。
  3. 在大规模真实数据集上的实验结果显示，模型的AUROC达到了0.945，显著优于现有方法，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

准确的锂离子电池故障检测对于电动汽车和能源存储系统的安全可靠运行至关重要。然而，现有方法往往难以捕捉复杂的时间依赖关系，且无法充分利用大量未标记数据。本文提出了一种新颖的框架，通过扩展标准BERT架构，引入定制的时间序列到标记的表示模块和针对电池应用的点级掩蔽信号建模（point-MSM）预训练任务，解决了这些挑战。实验结果表明，使用我们预训练参数初始化的模型在分类准确性上显著提升，AUROC达到了0.945，远超现有方法，验证了BERT风格预训练在时间序列故障检测中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决锂离子电池故障检测中的时序数据处理问题，现有方法在捕捉复杂时间依赖性和利用未标记数据方面存在不足。

核心思路：我们提出了一种改进的BERT架构，结合时间序列到标记的表示模块和点级掩蔽信号建模任务，以实现自监督学习，增强模型对电池数据的理解能力。

技术框架：整体架构包括数据预处理、时间序列到标记的转换、点级掩蔽信号建模预训练、特征提取和下游分类器。每个模块相互配合，形成完整的故障检测流程。

关键创新：最重要的创新在于将BERT风格的预训练方法应用于时间序列数据，特别是通过点级掩蔽信号建模任务，使模型能够更好地理解电池的充放电循环特征。

关键设计：在模型设计中，我们采用了特定的损失函数来优化时间序列数据的表示，同时设置了合适的超参数，以确保模型在训练过程中的稳定性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用我们预训练参数初始化的模型在故障分类任务中取得了AUROC值0.945，显著优于现有方法，表明该方法在电池故障检测中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电动汽车的电池管理系统和大型能源存储系统。通过提高故障检测的准确性，可以显著提升电池的安全性和可靠性，降低事故风险，延长电池使用寿命，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Accurate fault detection in lithium-ion batteries is essential for the safe and reliable operation of electric vehicles and energy storage systems. However, existing methods often struggle to capture complex temporal dependencies and cannot fully leverage abundant unlabeled data. Although large language models (LLMs) exhibit strong representation capabilities, their architectures are not directly suited to the numerical time-series data common in industrial settings. To address these challenges, we propose a novel framework that adapts BERT-style pretraining for battery fault detection by extending the standard BERT architecture with a customized time-series-to-token representation module and a point-level Masked Signal Modeling (point-MSM) pretraining task tailored to battery applications. This approach enables self-supervised learning on sequential current, voltage, and other charge-discharge cycle data, yielding distributionally robust, context-aware temporal embeddings. We then concatenate these embeddings with battery metadata and feed them into a downstream classifier for accurate fault classification. Experimental results on a large-scale real-world dataset show that models initialized with our pretrained parameters significantly improve both representation quality and classification accuracy, achieving an AUROC of 0.945 and substantially outperforming existing approaches. These findings validate the effectiveness of BERT-style pretraining for time-series fault detection.