MATLAB
实现基于
PCA-GPR
主成分分析（
PCA）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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锂离子电池作为现代能源存储系统的核心组成部分，广泛应用于电动汽车、便携式电子设备、储能电站等多个领域。随着全球对可再生能源和绿色交通工具的需求不断增长，锂电池的安全性、可靠性和经济性成为产业界和学术界关注的焦点。锂电池在长期使用过程中会不可避免地出现性能衰减，导致容量下降、内阻增加等现象，最终影响设备的正常运行。因此，准确预测锂电池的剩余寿命（RUL, Remaining Useful Life）对于保障设备安全、优化维护策略、降低运营成本具有重要意义。
锂电池的RUL预测不仅涉及电池本身的复杂电化学反应，还受到工作环境、充放电策略、温度变化等多种外部因素的影响。传统的基于物理建模的方法虽然能够反映部分机理，但由于电池内部反应的高度复杂性和不可观测性，难以实现高精度的寿命预测。数据驱动的方法，尤其是结合 ...