MATLAB
实现基于深度自编码器（
DAE）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂离子电池作为当前主流储能单元，已经深度嵌入电动汽车、储能电站、便携式电子设备、无人机以及工业装备等众多场景。随着能源转型与智能制造的快速推进，对电池安全性、可靠性以及全生命周期经济性的要求不断提升，如何准确评估电池健康状态并预测其剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）已经成为电池管理系统（Battery Management System, BMS）中的核心技术难题之一。传统依赖经验阈值或静态模型的健康评估方法在复杂工况下能力有限，难以全面刻画电池在多种工作模式下的退化机理和性能演变轨迹，从而导致维护策略粗放、运行安全裕度保守、系统利用效率偏低。
锂电池在长期充放电过程中，会出现容量衰减、内阻增加、动力性能下降等一系列退化现象，这些退化既受到内在材料劣化、固态电解质界面膜（SEI）生长等微观因素影响，又叠加了环境温度、 ...