MATLAB
实现基于
PCA-ANFIS
主成分分析（
PCA）结合自适应神经模糊推理系统（
ANFIS
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
锂离子电池作为现代社会不可或缺的核心储能技术，其应用范围已深度渗透至各个领域，从便携式消费电子产品如智能手机、笔记本电脑，到新能源汽车、电网级储能系统，再到航空航天等尖端科技领域，无不依赖其高能量密度、长循环寿命和低自放电率的优越性能。随着全球能源结构转型和“碳中和”目标的推进，以锂电池为核心的电化学储能系统正以前所未有的速度发展，其市场规模和技术重要性达到了新的高度。然而，锂电池并非一种永不衰退的理想储能装置，其性能会随着使用次数的增加和时间的推移而逐渐退化。这种退化过程是一个复杂的、多物理场耦合的电化学演变过程，外在表现为电池容量的衰减、内阻的增加以及功率特性的下降。当电池容量衰减至初始容量的特定阈值（通常为70%至80%）时，一般认为其已达到使用寿命的终点，无法再满足高性能应用 ...