MATLAB
实现基于
DTW-KF
动态时间规整（
DTW）结合卡尔曼滤波（
KF）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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锂电池在储能、电动交通与便携式设备中的渗透率迅速提升，生命周期内的安全、可靠与经济性管理成为产业链的关键议题。剩余寿命（RUL）预测直接影响运维策略、备件计划与安全冗余：过早更换导致资产浪费，过晚更换则带来容量衰减
过度、内阻上升与热失控风险。工程现场的传感数据复杂而多源，既包含电流、电压、温度、充放电时序等可观测量，也隐含材料老化、SEI 膜增长、锂枝晶与活性物质损失等难以直接测量的退化机理。此类退化过程具有明显的非线性与时变特征，且样本之间的寿命轨迹在时间轴上的伸缩与相位不齐现象普遍存在，常规按固定时间步对齐的建模方式容易引入伪差异。动态时间规整（DTW）能够对比两条时间序列时，自动寻找非线性时间扭曲下的最短距离与对齐路 ...