Python
实现基于拓展卡尔曼滤波算法（
EKF）进行电池寿命预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
在当今社会，电池作为能源存储与动力供应的核心部件，被广泛应用于电动汽车、移动设备、能源存储系统等众多领域。随着各行各业对绿色能源和可再生能源的急剧需求增长，电池的性能和寿命直接影响了系统的安全性、可靠性及经济性。因此，精确预测电池的剩余寿命与健康状态，对于保障设备持续高效运行、降低维护成本、预防突发故障具有重要意义。当前，电池寿命的准确评估与预测依然面临极大的挑战，这与电池材料老化过程的复杂性，以及应用场景下多变的工作条件密切相关。实际运行中，电池的充放电过程中会受到温度变化、荷电状态波动、充放电速率等多种工况影响，使得电池退化的机理呈现非线性且动态变化的特点。
在过去的研究和应用中，依赖实验性寿命测试的方法不仅周期长、成本高，而且难以为运行中的电池提供实时预测。与此同时，数据驱动与模型驱动的预测方法逐渐兴起，尤其是在锂离子电池等主流产品上，通过数学建模辅助 ...