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雷达卡
MATLAB
实现基于自回归模型（
AR）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂电池作为现代能源系统的核心部件，已经深度嵌入电动汽车、储能电站、消费电子、无人机以及工业自动化设备中，承担着能量存储与输出的关键任务。在这些应用场景中，电池不仅影响续航能力，更直接关系到系统的安全性、可靠性与经济性。随着电池在充放电循环过程中的持续工作，其内部活性物质逐渐衰减，
电解液分解、SEI膜增厚、电极材料结构变化等多种复杂的电化学与力学机制叠加，导致容量衰减和内阻上升，最终出现性能退化与失效。若不能提前对电池剩余寿命进行准确预测，设备运维策略就会停留在经验层面，容易出现过度维护、维护滞后或突发失效，进而带来安全事故和高昂成本。
在工程实践中，锂电池剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）是电池管理系统状态估计中的关键指标。RUL通常定义为电池从当前状态运行到性能指标（如容量或功率）下降到预设失效阈值所需的剩余循环次数或 ...
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