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雷达卡
MATLAB
实现基于
DTW-LSTM
动态时间规整（
DTW）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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随着全球对可再生能源与环境保护的重视，锂离子电池因其高能量密度、长寿命、无记忆效应等优势，在电动汽车、储能电站、消费电子等领域被广泛应用。锂电池的健康状态与剩余寿命（RUL，Remaining Useful Life）预测对于保障系统安全、提升能效、降低维护成本具有重大意义。RUL预测的准确性直接影响电池管理系统的决策，进而影响设备的运行安全与经济效益。
锂电池在实际应用中会受到复杂的温度、充放电速率、使用工况等影响，导致其性能退化过程具有非线性、时变性和复杂性。单纯依赖传统统计方法难以有效捕捉电池退化过程中的动态特征。因此，基于数据驱动的智能建模方法逐渐成为主流。近年来，深度学习模型（如LSTM）凭借强大的时序建模能力，被广泛应用于锂电池RUL预测领域。长短期记忆网络（LSTM）能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，适 ...
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