【Matlab循环读取牛津电池老化数据集,并根据论文提取相应特征】

@[Matlab]读取电池老化数据集,并根据论文提取相应特征

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牛津大学电池智能实验室电池老化公开数据集

Matlab代码

clear;close all;clc;
%% 
load('Oxford_Battery_Degradation_Dataset_1.mat');
Testdata = Cell1;
names = fieldnames(Testdata);
value1 = 3.55;
value2 = 3.75;
feature1 = [];
lable1 = [];
%%
for name = 1:length(names)
    index = names(name);
    data_name_C1ch_t = strcat('Cell1.',index,'.C1ch.t');
    data_name_C1ch_v = strcat('Cell1.',index,'.C1ch.v');
    data_name_C1ch_q = strcat('Cell1.',index,'.C1ch.q');
    
    Data_C1ch_t = eval(data_name_C1ch_t{1});
    Data_C1ch_v = eval(data_name_C1ch_v{1});
    Data_C1ch_q = eval(data_name_C1ch_q{1});
    
    data = [Data_C1ch_v Data_C1ch_t];
    
    index1 = find(data(:,1)>=value1 & data(:,1)<=value2);
    data1 = data(index1,:);
    Seq_min = min(data1(:,2));
    Seq_max = max(data1(:,2));
    
    data2 = Seq_max-Seq_min;
    feature1 = [feature1;data2];
    
    Seq_max_C1ch_q=max(Data_C1ch_q(:,1));
    lable1 =[lable1;Seq_max_C1ch_q];

end
%% 
 clear data data1 data2 Data_C1ch_t Data_C1ch_v Data_C1ch_q Testdata value1;
 clear data_name_C1ch_t data_name_C1ch_v data_name_C1ch_q  value2;
 clear Seq_max_C1ch_q Seq_min Seq_max index names name index1;

引用文献

[]: 王萍,弓清瑞,张吉昂,程泽.一种基于数据驱动与经验模型组合的锂电池在线健康状态预测方法[J].电工技术学报,2021,36(24):5201-5212.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.210385.quick-reference.
[2]:Birkl C R. Diagnosis and prognosis of degradation in lithium-ion batteries[D]. Oxford: University of Oxford, 2017.

### 牛津大学电池数据集的数据处理方法 #### 1. 数据预处理 对于牛津大学公开的锂电池数据集,数据预处理是一个至关重要的环节。这一步骤通常涉及清理原始数据中的噪声和异常值,确保后续分析的有效性。具体操作可能包括去除重复记录、填补缺失值等。 #### 2. 特征提取 针对锂电池特性,可以从充电/放电曲线中提取多个有意义的特征用于进一步建模。例如,等压升时间被证明是一种有效的健康特征[^2]: ```matlab Vmin = 3.8; Vmax = 4.0; for i = 1:length(charge_data) vol_c = charge_data(i).voltage; time_c = charge_data(i).relativeTime; vol_c_min_index = find(vol_c > Vmin, 1); vol_c_max_index = max(find(vol_c < Vmax)); C_dvdt = time_c(vol_c_max_index) - time_c(vol_c_min_index); character_data(i).C1 = C_dvdt; end ``` 上述代码片段展示了如何计算电压范围内的上升时间作为特征之一。 #### 3. 构建预测模型 基于所提取到的各种特征,可以构建机器学习或其他类型的预测模型来进行电池剩余使用寿命(SOH)估计。经过大量训练后能够获得较高精度的结果[^3]: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # 假设X为特征矩阵,y为目标变量(即SOH) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ``` 此部分主要依赖于具体的算法选择和技术实现细节;线性回归仅作为一个简单示例展示流程。 #### 4. 结果评估与优化 完成初步建模之后还需要对所得结果进行全面评价不断调整参数直至达到满意的效果。可以通过比较真实值与预测值得差异数量级来衡量模型表现的好坏程度。
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