基于深度学习的电池健康状态预测（Python）

电池的故障预测和健康管理PHM是为了保障设备或系统的稳定运行，提供参考的电池健康管理信息，从而提醒决策者及时更换电源设备。不难发现，PHM的核心问题就是确定电池的健康状态，并预测电池剩余使用寿命。但是锂电池的退化过程影响因素众多，不仅受其本身工作模式的影响，外部环境的压力、温度等都会影响锂电池的退化。这些影响因素之间的相互耦合，导致锂电池的退化表现出很强的非线性及不确定性，这给SOH估计和RUL预测带来了很大的困难。

该项目代码较简单，主要包括Capacity predict，RUL predict，Trends predic，以Capacity predict为例，首先加载模块。

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

import pandas as pdimport numpy as npimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")Debug = False

模型定义

# 定义LSTM模型class LSTMModel(nn.Module):    def __init__(self, conv_input, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):        super(LSTMModel, self).__init__()        self.conv=nn.Conv1d(conv_input,conv_input,1)        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, bidirectional=True).to(device)                #self.fc1 = nn.Linear(hidden_size*2, hidden_size*2)        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)        self.num_layers = num_layers        self.hidden_dim = hidden_size        self.dropout = nn.Dropout(p=0.3)
    def forward(self, x):        x=self.conv(x)                h0 = torch.randn((self.num_layers, x.shape[0], self.hidden_dim)).to(device) # 初始化隐藏状态        c0 = torch.randn((self.num_layers, x.shape[0], self.hidden_dim)).to(device) # 初始化细胞状态                output, _ = self.lstm(x,(h0,c0))        output = self.dropout(output)        output = self.fc(output[:, -1, :])         return output

导入数据

# 创建一个空列表来存储读取的 DataFramesdataframes_Cap = []dataframes_EIS = []
# 使用循环读取文件并分配名称for i in range(1, 9):    # 构建文件名    file_name_cap= f"Capacity_data/Data_Capacity_25C{i:02}.txt"    file_name_EIS = f"EIS_data/EIS_state_V_25C{i:02}.txt"  # 使用状态V            if not os.path.isfile(file_name_cap):        print(f"Cap文件 {file_name_cap} 不存在，跳过...")        continue    elif not os.path.isfile(file_name_EIS):        print(f"EIS文件 {file_name_EIS} 不存在，跳过...")        continue
    # 读取文件并添加到列表    df_cap = pd.read_csv(file_name_cap, sep="\t")    df_EIS = pd.read_csv(file_name_EIS, sep="\t")    #print(df_cap.columns)        if i == 1 or i==5:        cap_number = 3    else:        cap_number = 5        #剔除表现不佳的电池    if i == 4 or i == 8:        continue    cycle = []    cap = []    eis = []    cycle_max = df_cap[df_cap.columns[1]].max()    cycle_max2 = df_EIS[df_EIS.columns[1]].max()    cycle_number = min(cycle_max,cycle_max2)        max_scale = df_cap[df_cap[df_cap.columns[1]]==0][df_cap.columns[cap_number]][:].max()    for i in range(1,int(cycle_number)+1):        temp = df_cap[df_cap[df_cap.columns[1]]==i][df_cap.columns[c