MATLAB
实现基于长短期记忆网络（
LSTM
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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近十年来，随着全球对低碳经济与可再生能源的高度关注，锂离子电池因其优越的能量密度、极佳的循环寿命与环保性能，在电动汽车、储能系统、消费电子等多个领域得到了广泛应用。锂电池作为新能源动力系统的重要能量载体，其健康管理技术对提升设备安全性、经济性和可靠性具有决定性意义。准确的锂电池剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测，既能有效规避因电池失效引发的安全事故，又可根据预测结果提前维护与更换，最优化全生命周期内电池的运营和调度。
工业界与学术界一直致力于研发高效且稳健的RUL预测模型。传统的物理建模方法往往侧重于机理分析，如等效电路建模、扩散与热转运方程近似求解等，虽然能在一定程度上解释降级机制，却易受复杂参数、工况变化和未知干扰影响，导致实际设备应用受限。随着数据驱动方法的兴起，机器学习与深度学习因其能够自适应提取原 ...