锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测

锂电池剩余寿命预测与Matlab基于Transformer-BiLSTM的解决方案

1. 锂电池剩余寿命预测的背景与意义

锂电池剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测是电池健康管理的核心任务之一，其定义为电池性能退化至失效阈值前的剩余充放电循环次数。准确的RUL预测可优化储能系统维护策略、降低故障风险，尤其在电动汽车、航空航天等领域至关重要。
目前主流方法分为两类：

• 基于模型的物理方法：通过电化学机理或等效电路建模分析电池退化（如伪二维模型、经验模型）。
• 数据驱动方法：利用机器学习（如LSTM、Transformer）从历史数据中学习退化规律。
  挑战在于锂电池退化具有非线性、容量再生现象（容量短暂恢复）等复杂特性，需模型同时捕捉长期依赖和局部波动。

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2. Transformer-BiLSTM模型的优势与设计

2.1 模型架构的融合思想

• Transformer：通过自注意力机制&#x