基于Transformer架构的锂离子电池剩余使用寿命（RUL）预测模型，采用Pytorch框架实现，专为高精度寿命估计任务设计。该模型不仅具备良好的泛化能力，还针对电池退化时序数据的特点进行了结构优化。

项目集成了多个权威公开数据集，涵盖马里兰大学CALCE中心提供的CS2系列（CS2_35、CS2_36、CS2_37、CS2_38）以及NASA发布的B00X序列（B005、B006、B007、B0018）。所有数据均通过标准化预处理流程封装，支持一键加载与运行，极大提升了实验复现和模型验证的效率。

在建模方法上，核心采用带有因果掩码机制的Transformer结构：

class BatteryTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=1, d_model=64):
        super().__init__()
        self.embed = nn.Linear(input_dim, d_model)
        self.transformer = nn.Transformer(
            d_model=d_model, nhead=4, num_encoder_layers=3,
            num_decoder_layers=3, dim_feedforward=256
        )
        self.fc = nn.Linear(d_model, 1)
        
    def forward(self, src):
        src = self.embed(src)
        # 因果掩码防止未来信息泄露
        mask = generate_square_subsequent_mask(src.size(0)).to(src.device)
        output = self.transformer(src, src, tgt_mask=mask)
        return self.fc(output[-1])  # 只取最后一个时间步预测

这一设计的关键在于防止信息泄露——通过引入三角形注意力掩码，确保解码过程中模型仅能依赖当前及历史时刻的数据，杜绝“偷看未来”的情况发生。尽管RUL预测本质上是从序列到单一数值的映射任务，传统解码器可适当简化，但保留完整结构有助于后续扩展至多步预测场景。

数据预处理环节由内置的calce_dataloader.py模块完成，其核心策略是滑动窗口切片：

def load_calce_data(batch_size=32):
    raw_signals = [np.load(f'calce/{x}/capacity.npy') for x in [35,36,37,38]]
    # 滑动窗口生成序列样本
    sequences = [sliding_window(sig, window_size=50) for sig in raw_signals]
    # 归一化到0-1区间
    return torch.utils.data.ConcatDataset([BatteryDataset(seq) for seq in sequences])

原始容量衰减曲线被转化为固定长度的时间片段，形成训练样本序列。窗口大小设定为50个时间步，该参数经过大量实验验证：小于30会导致关键循环特征丢失，而超过80则易引发模型响应迟缓、过拟合风险上升。

训练阶段需警惕表象误导——MAE损失快速下降并不等同于实际预测性能优越。建议启用代码包中的visualize.py工具进行结果可视化分析：

def plot_prediction(seq_id=0):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        test_seq = dataset[seq_id][0].unsqueeze(1)
        preds = [model(test_seq[:i+1]) for i in range(50, len(test_seq))]
    plt.plot(test_seq.squeeze(), label='真实值')
    plt.plot(range(50, len(test_seq)), preds, 'rx', label='模型预测')
    plt.axvline(x=len(test_seq)*0.8, color='grey', ls='--')  # 训练/测试分界线

此类图表能清晰展示模型在未见测试集上的真实表现，尤其关注退化曲线拐点附近的预测准确性。相比传统LSTM容易在此类非线性突变处失效，Transformer凭借多头注意力机制，能够有效捕捉拐点前的微弱波动信号，显著提升预测鲁棒性。

配置文件config.yaml中隐藏着关键调参选项。例如将d_model从默认的64提升至128，可观测到预测结果的标准差变化趋势。然而需注意，在电池寿命数据中，数据总量有限（通常每个个体仅有数百次充放电循环），因此模型复杂度必须与样本规模保持平衡，避免过度拟合。

对于希望进一步优化性能的研究者，可在embedding层后引入局部注意力增强模块。某实验分支表明，对最近10个时间步施加更高的注意力权重，可使整体预测误差降低约15%。虽然该技巧未正式发表于相关论文，但在代码仓库的experimental分支中已作为彩蛋保留。

此外，项目配套已发表的SCI文献，提供完整的理论支撑与实证分析，便于深入理解模型设计逻辑与实验设置依据。同时，代码内置丰富的可视化功能，可自动生成详细的预测效果图表，辅助结果解读与模型诊断。