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MATLAB
实现基于
Wiener-LSTM
维纳退化过程模型（
Wiener
）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行锂电池健康状态（
SOH）估计的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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）
锂离子电池作为新能源汽车、储能电站、通信基站、医疗设备、机器人及便携式电子产品的重要储能单元，其运行安全性、可用容量与剩余寿命直接影响设备可靠性和经济效益。电池在长期充放电过程中会经历活性锂损失、固体电解质界面膜增厚、电极材料结构变化、电解液副反应增强、极化阻抗上升等复杂老化现象。此类老化现象并非完全线性，且会受到环境温度、充放电倍率、放电深度、静置时间、循环工况和个体制造差异等多种因素共同影响。健康状态SOH通常以当前可用容量与额定容量或初始容量的比值表示，是评估电池退化程度、制定维护计划和执行安全控制的关键指标。
传统SOH估计方法主要包括容量直接测量法、内阻测量法、等效电路模型法、卡尔曼滤波法和经验回归法。容量直接测量法精度较高，但需要完整充放电过程，在线应用成本较高。 ...

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