锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

一、引言

1.1、研究背景和意义

随着科技的发展和环保意识的提升，锂电池因其高能量密度、长循环寿命和环境友好性等特点，已广泛应用于移动设备、电动汽车和储能系统等多个领域。锂电池的性能会随着使用时间和充放电次数的增加而逐渐下降，因此，准确预测锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）对于提高设备可靠性、优化电池管理系统和降低维护成本具有重要意义。

1.2、研究现状

近年来，锂电池剩余寿命预测已成为研究热点。现有方法主要可以分为基于物理模型、数据驱动和机器学习的方法三类。基于物理模型的方法通过模拟电池内部的化学和物理过程来预测电池寿命，但这类方法计算复杂且对初始条件敏感。数据驱动的方法依赖于大量的历史数据，通过分析数据中的模式来预测电池寿命，这类方法在数据质量和数量上有较高要求。机器学习方法，尤其是深度学习技术，由于其在处理复杂数据和提取高级特征方面的优势，已被广泛应用于锂电池剩余寿命预测研究中。

1.3、存在问题

尽管现有的锂电池剩余寿命预测方法取得了一定的进展，但仍存在一些问题。例如，大多数方法在处理非线性、高维度和时间序