MATLAB
实现基于双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂电池作为当今能源变革的核心支撑，广泛应用于新能源汽车、储能系统、消费电子等众多领域，凭借其高能量密度、无记忆效应及环保特性，被誉为最具潜力的二次电池之一。随着全球对清洁能源和可持续发展的追求不断深入，锂电池产业规模迅速扩展，对其性能的高可靠性和可预测性也提出了更为严苛的要求。在实际应用中，锂电池在反复充放电循环过程中，容量会逐步衰减，最终导致性能失效。这种电池的老化和性能退化，不仅直接影响设备的可用性与经济性，更关乎整个系统的安全稳定运行。因此，实现对锂电池剩余寿命（RUL）的高精度实时预测，对于提升系统可用性、降低维护成本、防范安全风险，有着不可替代的现实意义。
长期以来，传统剩余寿命预测方法主要依赖基于物理建模与经验公式的方法，但受限于锂电池复杂的化学反应机理及其受工况、温度、放电倍率等多因素影响，这些方法在实际应用中往往面临 ...