基于Transformer-BiGRU的锂电池剩余寿命预测【电池容量提取+锂电池寿命预测】Matlab代码(单变量)

最新推荐文章于 2025-07-11 18:53:18 发布

matlab科研助手

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文章标签： transformer matlab 深度学习

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🔥 内容介绍

锂电池剩余寿命（RUL）预测是保障电池安全运行、优化电池管理系统的关键技术。锂电池容量衰减过程具有非线性、长时序依赖等特性，传统模型难以精准捕捉其变化规律。本文提出基于 Transformer-BiGRU 的锂电池剩余寿命预测模型，通过电池容量提取模块获取有效容量特征，结合 Transformer 对长时序依赖的捕捉能力与 BiGRU 对短期动态变化的建模优势，实现高精度的锂电池 RUL 预测。

电池容量提取方法

锂电池容量是反映其剩余寿命的核心指标，容量提取的准确性直接影响 RUL 预测精度。针对电池循环充放电数据，采用以下容量提取方法：

数据预处理

收集锂电池循环充放电数据（如电压、电流、温度、充放电时间等），数据来源于某型号锂离子电池的循环老化实验，共包含 500 次循环数据，时间分辨率为 1 秒。预处理步骤包括：

异常值处理：采用改进的 3σ 准则识别异常数据点（如电压突升 / 突降），对异常点采用相邻时刻数据的加权平均法进行修正，权重根据时间距离动态调整。

数据平滑：运用移动平均法（窗口大小为 5）对充放电曲线进行平滑处理，消除高频噪声干扰，保留容量衰减的趋势特征。

容量计算：根据充放电过程中的电流 - 时间积分计算每次循环的放电容量，公式为：

C = ∫I(t)dt

容量特征提取

从容量衰减序列中提取关键特征，包括：

趋势特征：通过线性拟合获取容量衰减的斜率，反映电池老化的整体趋势。

波动特征：计算相邻循环容量的差值，分析容量衰减的波动性。

周期特征：采用傅里叶变换提取容量序列中的潜在周期成分，捕捉可能存在的周期性衰减模式。

这些特征与原始容量序列共同构成模型的输入特征集，为后续 RUL 预测提供丰富的信息支撑。

Transformer-BiGRU 模型构建

模型架构设计

模型整体架构分为特征输入层、Transformer 编码层、BiGRU 层、融合层和输出层，具体结构如下：

特征输入层：接收包含容量序列及提取的容量特征的多变量时序数据，时间步长设为 30（即利用前 30 次循环的容量数据及特征预测未来的 RUL）。输入数据维度为 30×（1+3），其中 1 为原始容量序列，3 为提取的趋势、波动、周期特征。

Transformer 编码层：包含 2 个编码器模块，每个模块由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。多头自注意力机制（注意力头数设为 4）通过计算不同时间步之间的关联权重，捕捉容量衰减过程中的长时序依赖关系（如数百次循环的整体衰减趋势）。前馈神经网络对注意力输出进行非线性变换，增强特征表达能力。

BiGRU 层：包含 1 个 BiGRU 单元，隐藏层神经元数量为 64。BiGRU 由前向 GRU 和后向 GRU 组成，前向 GRU 捕捉容量序列的正向时序依赖（如第 n 次循环对第 n+1 次循环的影响），后向 GRU 捕捉反向依赖关系（如第 n+1 次循环对第 n 次循环的反馈），有效建模容量衰减的短期动态变化。