【电池容量提取+锂电池寿命预测】 基于LSTM的锂电池剩余寿命预测Matlab代码

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🔥 内容介绍

锂电池剩余寿命（RUL）预测是保障电池高效利用和安全运行的关键技术。锂电池在充放电循环过程中，容量会逐渐衰减，且这一过程具有明显的时序特性和非线性特征。长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，能够有效捕捉时序数据中的长期依赖关系，非常适合处理锂电池容量衰减这类具有时序特性的预测问题。本文将先进行电池容量提取，再构建 LSTM 模型实现锂电池剩余寿命的精准预测。

电池容量提取方法

准确提取锂电池的容量数据是进行剩余寿命预测的基础，以下是具体的提取流程：

数据预处理

以某型号锂电池的循环老化实验数据为例，该数据包含 500 次充放电循环，采样频率为 10 秒 / 次，预处理步骤如下：

1. 异常值处理：在充放电过程中，由于测量设备的误差或外界干扰，可能会出现异常数据点。采用滑动窗口法（窗口大小设为 8 个采样点）识别异常值，当某一数据点与窗口内其他数据点的偏差超过 3 倍标准差时，判定为异常值。对于异常值，采用窗口内非异常数据的平均值进行替换，以保证数据的连续性和准确性。

1. 容量计算：锂电池的容量通常通过放电过程来计算，选取放电阶段的恒流部分进行计算，公式如下：

C = (I × t) / 3600

其中，C 为锂电池的容量（单位：Ah），I 为放电电流（单位：A），t 为恒流放电时间（单位：s）。选择恒流阶段计算容量，可避免恒压阶段电流变化不稳定对容量计算造成的影响，使计算结果更可靠。

1. 容量序列平滑：由于测量过程中存在噪声，直接得到的容量序列可能会有波动。采用指数移动平均法对容量序列进行平滑处理，该方法能给近期数据赋予更大的权重，更符合锂电池容量衰减的实际趋势，计算公式为：
2. S_t = α × C_t + (1

 - α) × S_{t-1}

其中，S_t 为第 t 次循环平滑后的容量，C_t 为第 t 次循环原始容量，α 为平滑系数（此处取 0.3），S_{t-1} 为第 t-1 次循环平滑后的容量。

容量特征提取

从平滑后的容量序列中提取能够反映锂电池老化状态的特征，为后续的预测模型提供输入：

• 趋势特征：计算每连续 10 次循环的容量衰减平均值，以此来反映容量衰减的整体趋势。

• 波动特征：计算每次循环容量与前一次循环容量的差值，用于衡量容量衰减的波动情况。

• 累积衰减特征：计算截至当前循环的总容量衰减量，即初始容量与当前容量的差值。

将这些特征与原始的容量序列共同组成模型的输入数据集，输入数据的维度为（时间步长，特征数量），其中时间步长设为 20，特征数量为 4（原始容量、趋势特征、波动特征、累积衰减特征）。

LSTM 模型构建

模型架构设计

LSTM 模型通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息的流动，能够有效解决传统循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题，适合处理长时序数据。本模型的架构如下：

1. 输入层：接收经过预处理和特征提取后的时序数据，输入维度为（20，4），即时间步长为 20，每个时间步包含 4 个特征。

1. LSTM 层：包含 1 个 LSTM 单元，隐藏层神经元数量为 64。该层用于捕捉容量序列中的时序依赖关系，特别是长期的容量衰减趋势。

1. 全连接层：将 LSTM 层的输出进行扁平化处理后，连接一个全连接层，该层包含 32 个神经元，激活函数采用 ReLU，用于进一步提取和整合特征。

1. 输出层：由 1 个神经元组成，激活函数采用线性函数，输出锂电池的剩余寿命预测值（单位：循环次数）。

⛳️ 运行结果

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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