MATLAB
实现基于
CNN-GRU
卷积门控循环单元（
CNN-GRU
）进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
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随着全球能源需求的持续增长和环境保护压力的不断加大，锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命和环保优势，已成为电动汽车、储能系统和便携电子设备等领域的核心动力和能源存储单元。锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）预测作为保障电池安全性和经济性的重要技术环节，受到广泛关注。精确预测电池的剩余寿命不仅能够有效避免突发性电池故障，减少维护成本，还能优化电池管理系统（Battery Management System, BMS）的控制策略，延长电池整体使用周期，从而提升系统性能与用户体验。
传统的锂电池寿命预测方法多依赖物理模型和经验模型，存在对电池内部复杂化学反应和老化机制描述不准确、参数调试困难、适用范围有限等问题。随着数据采集技术的提升和深度学习的兴起，基于数据驱动的智能预测方法成为研究热点。深度学习模型能够自动挖掘电池充放电过程中 ...