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南唐雨汐

发表于 19 分钟前 |AI写论文

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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
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
项目背景介绍
锂离子电池已经广泛应用于新能源汽车、储能电站、通信基站、电动航空器、智能机器人、医疗设备及便携式电子终端。电池在长期充放电循环、不同环境温度、不同倍率工况、不同荷电状态窗口及不同静置时间条件下，会出现容量衰减、内阻升高、电压平台变化、极化增强和热特性变化等现象。电池健康状态会直接影响设备续航能力、运行安全、维护成本和资产利用效率。剩余寿命，也称为 Remaining Useful Life，通常表示从当前循环时刻开始，电池性能衰减至失效阈值之前仍可持续运行的循环次数或时间长度。在容量型寿命定义中，当容量保持率低于额定容量的百分之八十时，可将该循环位置视为寿命终止点。针对不同应用任务，也可根据内阻阈值、能量保持率阈值、功率保持率阈值或综合健康指标设定寿命终止条件。
传统的锂电池剩余寿命预测方法主要包括经验曲线拟合、等效电路模型、机理模型、贝叶斯模型、卡尔曼滤波模型、粒子滤波模型以及数据驱动模型。经验曲线拟合方 ...