MATLAB
实现基于指数平滑法（
ES）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂离子电池已经成为新能源汽车、电网侧储能系统、便携式电子装备以及工业自动化系统的核心能源载体，其性能与寿命状况直接决定了整套系统的安全性、经济性与可用性。伴随电动化与智能化趋势的持续深入，电池不再只是一个简单的能量存储单元，而是与车辆控制系统、能量管理系统、云端监控平台等形成紧密耦合，因此对于电池健康状态（State of Health, SOH）以及剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）的在线预测能力，已经从前沿研究逐步演变为工程应用中的实际需求。
在真实工况下，锂电池长期处在复杂多变的工作环境中，充放电倍率波动显著，温度场分布不均匀，用户使用行为存在明显差异，这些因素叠加使得容量衰减与内阻增长过程呈现显著的非线性与随机性。传统的经验退化模型往往需要大量的实验标定数据，并且难以在不同电池批次、不同使用场景之间实现良好的泛化 ...