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雷达卡
MATLAB
实现基于
DTW-TCN
动态时间规整（
DTW）结合时间卷积网络（
TCN）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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在动力电池全生命周期管理中，剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测已成为决定安全性、可用性与成本的核心环节。电动汽车与储能系统的实际运行环境复杂，循环倍率、温度、充放电策略、老化机理（如SEI膜增长、锂沉积、活性物质丢失等）交织叠加，使得容量衰减与内阻上升呈现出非线性、非平稳、时间尺度多样的特点。传统以固定窗长和等间隔采样为前提的回归模型难以适配变量采样率、异常工况与任务切换频繁的工况日志；基于单一传感通道的统计退化模型又难以充分利用多模态测量（电压、电流、温度、充电时间、脉冲功率、阻抗特征等）中蕴含的时序依赖与跨工况迁移关系。动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）能够在时间轴上自动拉伸与压缩两段序列，使得在不同充放电时长、不同倍率与不同温度条件下采集的退化轨迹可以在“形状” ...
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