MATLAB
实现基于模态分解的
Transformer-GRU
联合电池健康状态估计的详细项目实例
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随着全球能源转型的推进，电动汽车（EV）、储能系统以及移动设备等领域对高效、安全、长寿命的电池系统需求不断增加。电池作为能量存储的核心组件，其健康状态（State of Health, SOH）直接关系到电池的性能、安全性及使用寿命。电池SOH的精确评估对于电池管理系统（BMS）和智能电池维护至关重要，能够有效预测电池故障并延长电池使用寿命。随着深度学习技术的快速发展，基于机器学习和深度学习的电池健康状态评估方法已成为研究的热点。
传统的电池健康状态评估方法主要依赖于基于物理模型的算法或者经验性方法，但这些方法在面对复杂的电池行为时常常面临较大的挑战，尤其是在非线性、时变的电池数据中，传统算法往往难以提供足够准确和鲁棒的估计。因此，基于数据驱动的深度学习方法成为了研究的新方向，其中，长短时记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer等神经网络架构在时序 ...