MATLAB
实现基于卷积长短期记忆网络（
CNN-LSTM
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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随着全球对能源结构的深度调整，新能源汽车和储能系统呈现出爆炸式增长，对性能更优、安全更可靠且寿命更长的锂电池提出了前所未有的需求。锂电池在电动汽车、无人机、便携式设备、智能电网等领域扮演着不可替代的角色，却也面临着复杂的退化机理和多变的工作环境，从而导致电池实际寿命与理论预期存在显著差异。如何准确预测锂电池的剩余寿命（RUL, Remaining Useful Life），既能提升产业的经济效益，也高度关联到运行安全。实际应用中，电池RUL的预测误差会导致提前更换或延迟更换，不仅增加维护成本，也可能引发设备故障甚至安全事故。由于锂电池内在结构复杂、多种工况应力交替，导致剩余寿命预测的难度极大，传统的基于物理或统计的方法难以涵盖所有影响因素，准确性有限。近年来，伴随大数据积累与智能传感器的普及，可采集到多模态的运行与状态数据，如电 ...