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雷达卡
MATLAB
实现基于
DTW-CNN
动态时间规整（
DTW）结合卷积神经网络（
CNN）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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近年来，随着新能源汽车、储能系统以及便携式电子产品的广泛普及，锂离子电池作为核心能量存储元件的重要性日益凸显。锂电池的性能直接决定着设备的续航能力、安全性和可靠性。在实际应用中，电池的健康状态及其剩余寿命（RUL, Remaining Useful Life）预测，是保障设备安全运行和优化维护计划的关键技术。尤其在动力电池领域，准确预估电池的剩余寿命，能够有效防止突发故障，降低运维成本，并提升系统的综合性能。因此，开展高精度锂电池剩余寿命预测的研究具有重要的现实意义和应用价值。
锂电池的退化机理复杂，受到多种因素的影响，如充放电速率、工作温度、循环次数和生产工艺等。电池在实际运行中，其性能参数（如容量、内阻等）会随着循环不断衰减，最终导致失效。为了准确把握电池退化规律并预测其RUL，必须建立科学有效的建模和分析方法。传统的物理建模方 ...
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