MATLAB
实现基于
DTW-GPR
动态时间规整（
DTW）结合高斯过程回归（
GPR）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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动力电池在长期充放电工况中会经历容量衰退与内阻上升，表现为放电平台下降、极化加剧与温升增大等多种退化征兆。面向运维安全与经济性，剩余寿命预测是电池管理系统的核心能力之一。传统方法常依赖等效电路或经验退化曲线，难以覆盖复杂载荷、温度波动及个体差异。数据驱动的路线在可解释性与泛化上仍需强化：一方面，真实运行数据呈现时间尺度不齐、采样稀疏不均与测点缺失；另一方面，退化速度因批次差异与使用习惯显著不同，导致模型偏差积累与预测区间不稳定。动态时间规整（DTW）能够在时间轴上非线性对齐多段退化轨迹，最大限度发掘“形状相似但节奏不同”的信息，从而将异步过程映射到具有可比性的参考时间线上。高斯过程回归（GPR）具备非参数贝叶斯特性，能够以核函数表达相似性，并在给出均值预测的同时输出置信区间；这对运维决策、报警阈值设置与检修窗口规划尤为关键。基于DT ...