MATLAB
实现基于自回归综合移动平均模型（
ARIMA
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂离子电池在电动汽车、储能电站、消费电子以及工业装备等场景中已经成为关键能源载体，整套系统的可靠性和经济性在很大程度上依赖电池在全寿命周期内的健康状态和剩余寿命表现。工程实际中，电池随着使用时间推移会不可逆衰退，表现为容量下降、内阻上升、可用能量减少，同时在高倍率充放电、频繁启停和复杂环境温度作用下，退化速率还会呈现出显著的非线性特征。如果缺乏有效的剩余寿命预测手段，电池系统要么会过于保守地提前退役，造成容量浪费和成本增加，要么会被超寿命使用，导致容量骤降、性能失效甚至安全事故。因此，围绕“如何在运行过程中基于有限的状态观测，对电池未来一段时间内的性能演化进行可靠预测”，已经成为电池管理系统与智能运维领域的核心问题之一。
工程现场实际部署的电池管理系统通常受限于计算资源和算法复杂度，同时又要满足在线预测、快速响应和可解释性等要求。 ...