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雷达卡
MATLAB
实现基于
PCA-CNN-LSTM
主成分分析（
PCA）结合卷积长短期记忆网络（
CNN-LSTM
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂电池作为当今智能设备、电动汽车以及储能系统中的核心部件，因其高能量密度、长循环寿命和绿色环保的特点而广泛应用。然而，随着充放电次数的不断增加，锂电池的性能逐渐衰减，最终导致容量损失，难以满足设备对电源的需求。准确预测锂电池剩余寿命（RUL, Remaining Useful Life）对于保障设备安全、降低维护成本和提升使用效率具有重要意义。锂电池在使用过程中会受到多种复杂因素影响，例如工作温度、充放电倍率、外界环境等，这些都会导致其内部化学结构和性能的不可逆转变化。传统的寿命预测方法如物理建模、经验公式等，往往难以捕捉电池衰减过程中的非线性、时变和高维特性，导致预测精度有限。因此，越来越多的研究开始聚焦于数据驱动的方法，利用大量的历史运行数据和先进的机器学习算法对锂电池RUL进行建模和预测。
在数据驱动 ...
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