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雷达卡
MATLAB
实现基于
TL-LSTM
迁移学习（
TL）结合长短时记忆网络（
LSTM
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂离子电池在电动车、储能和便携式电子设备中承担着核心能源角色，服役过程受温度、倍率、深度放电、老化机理和生产差异等多重因素影响，性能退化呈现强非线性与时变性。维护策略与安全管理高度依赖对剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）的精准估计；若估计偏差过大，既会造成过度保守带来的成本浪费，也可能引入深度衰竭与热失控的安全风险。传统物理建模强调机理可解释性，但对复杂工况的泛化能力不足，且参数识别成本高、数据覆盖要求严苛。数据驱动方法借助时序学习能够捕获退化轨迹与工况之间的动态耦合关系，其中长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）凭借门控结构有效缓解长期依赖衰减，已在序列建模领域被广泛采用。然而，单一场景训练的模型往往面临域偏移：生产线、材料批次、环境气候与控制策略差异会显著改变特征 ...
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