MATLAB
实现基于
CNN-BiLSTM-Attention
卷积双向长短期记忆神经网络（
CNN-BiLSTM
）融合注意力机制进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着新能源技术的飞速发展，锂电池作为最主流的储能设备，广泛应用于电动汽车、智能手机、储能系统等领域，已成为现代社会不可或缺的重要能源载体。锂电池的性能直接影响到设备的安全性、使用寿命和经济效益，特别是在电动汽车等高要求场景中，电池的剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）预测对于保障车辆安全运行、优化维护计划以及降低运营成本具有极其重要的意义。锂电池在充放电过程中会发生容量衰减、内阻变化等性能退化现象，如何准确、及时地评估其剩余寿命，成为当前科研和工业界亟需解决的难题。
传统的锂电池寿命预测方法多基于物理建模或统计分析，这些方法往往依赖于复杂的物理参数模型，且难以准确捕捉锂电池内部复杂非线性退化机制，预测精度有限且适用范围受限。随着人工智能和深度学习技术的发展，基于数据驱动的深度神经网络模型因其强大的特征提取能力和非线性映射能力，在锂电池RUL预测中展现出巨大潜力。尤其是卷积神经网 ...