锂电池寿命预测 | Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测(CALCE数据集)

本文使用Pytorch 1.8.0和pandas 0.24.2实现基于Transformer的锂电池寿命预测。通过电池历史数据如电流、电压和容量,建立模型预测电池剩余使用寿命(RUL)。模型包括输入、归一化、降噪和Transformer四个部分。


效果一览

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文章概述

Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测,环境为pytorch 1.8.0,pandas 0.24.2

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随着充放电次数的增加,锂电池的性能逐渐下降。电池的性能可以用容量来表示,故寿命预测 (RUL) 可以定义如下:
SOH(t)=CtC0×100%,
其中,C0 表示额定容量,Ct 表示 t 时刻的容量。等到 SOH 降到 70-80% 时,电池可以报废。我们要做的是用电池的历史数据,比如电流、电压和容量,对电池的下降趋势进行建模。然后,用训练好的模型来预测电池的 RUL。

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模型描述

模型总共有四个部分:输入、归一化、降噪和 Transf

### 实现基于卡尔曼滤波和Transformer锂电池SOH预测 #### 数据准备 NASA电池数据集是一个广泛用于电池健康状态(SOH)预测的研究数据集[^1]。该数据集中包含了多个锂离子电池在充放电循环中的电压、电流、温度以及容量等信息。为了实现SOH预测,可以按照以下方式处理数据: - **特征提取**:从原始数据中提取有用的特征,例如每次充放电循环的最大容量、最小容量、平均电压、最大电流、最小电流等。 - **标签定义**:将电池的SOH定义为当前循环剩余容量与初始容量的比例。 ```python import pandas as pd import numpy as np def preprocess_nasa_data(file_path): data = pd.read_csv(file_path) features = ['voltage', 'current', 'temperature'] # 提取关键特征 soh_label = (data['capacity'].iloc[-1] / data['initial_capacity']).values # 定义SOH标签 return data[features], soh_label ``` --- #### 卡尔曼滤波模块设计 卡尔曼滤波是一种递归的状态估计方法,在锂电池SOH预测中可用于平滑噪声并提高测量准确性。以下是卡尔曼滤波的核心方程及其PyTorch实现: - **状态更新方程**: \[ x_{k|k} = x_{k|k-1} + K_k(z_k - Hx_{k|k-1}) \] - **增益计算**: \[ K_k = P_{k|k-1}H^T(HP_{k|k-1}H^T + R)^{-1} \] ```python class KalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, state_dim, measurement_dim): super(KalmanFilter, self).__init__() self.state_transition = nn.Parameter(torch.eye(state_dim)) self.process_noise_cov = nn.Parameter(torch.zeros((state_dim, state_dim))) self.measurement_matrix = nn.Parameter(torch.eye(measurement_dim, state_dim)) def forward(self, measurements): predicted_state = torch.matmul(self.state_transition, initial_state) innovation = measurements - torch.matmul(self.measurement_matrix, predicted_state) kalman_gain = torch.solve( torch.matmul(predicted_error_covariance, self.measurement_matrix.t()), torch.matmul(self.measurement_matrix, predicted_error_covariance).t() + measurement_noise_cov)[0] updated_state = predicted_state + torch.matmul(kalman_gain, innovation) return updated_state ``` --- #### Transformer架构设计 Transformer作为一种强大的序列建模工具,能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。对于锂电池SOH预测任务,可以通过以下步骤构建Transformer模型: - **输入编码**:将预处理后的特征映射到高维空间。 - **位置编码**:加入位置信息以便于捕获时间顺序。 - **注意力机制**:利用多头自注意力(Multi-head Self-Attention)来聚焦重要时刻的信息。 - **前馈网络**:进一步增强特征表示能力。 ```python class SOHTransformer(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads, output_size): super(SOHTransformer, self).__init__() encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_size, nhead=num_heads) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=2) self.fc_in = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc_out = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, src): encoded_src = torch.relu(self.fc_in(src)) # 输入编码 transformer_output = self.transformer_encoder(encoded_src) # 变换器层 prediction = self.fc_out(transformer_output[:, -1, :]) # 输出最后一时刻的结果 return prediction ``` --- #### 融合Kalman Filter与Transformer 通过先用卡尔曼滤波对传感器读数进行去噪和平滑处理,再将其作为Transformer的时间序列输入,从而提升整体预测性能。 ```python class KalmanTransformerModel(nn.Module): def __init__(self, kf_state_dim, kf_measurement_dim, trans_input_size, trans_hidden_size, trans_num_heads, output_size): super(KalmanTransformerModel, self).__init__() self.kf_module = KalmanFilter(kf_state_dim, kf_measurement_dim) self.trans_module = SOHTransformer(trans_input_size, trans_hidden_size, trans_num_heads, output_size) def forward(self, noisy_measurements): smoothed_measurements = self.kf_module(noisy_measurements) # 使用KF平滑数据 predictions = self.trans_module(smoothed_measurements.unsqueeze(0)) # 将数据送入Transformer return predictions.squeeze() ``` --- #### 训练过程 训练过程中采用均方误差损失函数,并使用Adam优化器调整参数。 ```python model = KalmanTransformerModel(...) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): model.train() for batch_x, batch_y in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(batch_x) loss = criterion(outputs, batch_y) loss.backward() optimizer.step() ``` --- #### 总结 上述方案结合了卡尔曼滤波的数据平滑能力和Transformer的强大表达能力,适用于复杂环境下的锂电池SOH预测任务[^1]。此外,还可以探索更多改进方向,如引入迁移学习或知识蒸馏技术以减少计算成本[^1]。
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