MATLAB
实现基于
TL-Transformer
迁移学习(
TL)结合Transformer
编码器进行锂电池剩余寿命(
RUL)预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解)
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锂电池在电动交通、储能与消费电子领域承担着基础能源单元的角色,寿命与可靠性直接影响整机安全、可用率与总拥有成本。剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测旨在在役阶段对电芯从当前健康状态到触发维护或更换阈值的可用循
环数或可用时间进行量化评估。传统等效电路模型依赖人工建模与参数辨识,难以在工况多变、传感噪声显著与材料老化机理复杂的条件下保持稳定精度。深度学习的引入显著提升了端到端表征能力,但纯监督学习通常需要大量带标注的退化全周期数据,采集与标注成本极高,同时不同平台、电芯化学体系与环境条件造成数据分布偏移,导致在新域泛化能力不足。
在这种工程现实中,迁移学习(Transfer ...


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