[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于DTW-ANFIS 动态时间规整（DTW）结合自适应神经模糊推理系统（ANFIS）进行锂电池剩余寿命（RUL）预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 13 小时前 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
DTW-ANFIS
动态时间规整（
DTW）结合自适应神经模糊推理系统（
ANFIS
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
锂电池在储能电站、电动交通与消费电子等场景中承担着能量枢纽的角色，健康状态与剩余寿命（RUL）的准确评估直接决定运维策略、备件计划与安全边界。实际运行数据呈现多源异构、强噪声、非平稳等特征：同型号电芯在制造公差、化成差异与批次环境下会出现初始健康水平差异；不同工况的载荷波动使得容量衰减曲线不再是光滑的单调轨迹，而是夹杂温度、倍率、休眠与老化记忆效应的折线型片段。这种“个体异质性+条件非平稳”的叠加，使传统基于固定时间尺度或等长分段的序列特征难以保持对齐，从而影响劣化模式的可比性与泛化。动态时间规整（DTW）能够在不改变样本顺序的前提下，弹性匹配两段时间序列，消除速度与局部拉伸带来的相位差，使不同电芯的衰减历程在“形状域”上可比较；但单独依赖DTW距离进行回归会忽略非线性耦合因素。自适应神经模糊推理系统（ANFIS ...