MATLAB实现基于MVMD- BiLSTM-Transformer多元变分模态分解（MVMD）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和Transformer编码器进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
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锂电池已经成为新能源交通工具、储能电站、便携式电子设备和工业机器人中的核心能量单元。随着充放电循环不断增加，锂电池会经历容量衰减、内阻上升、极化增强、温升异常、局部副反应累积等一系列老化过程，最终导致可用容量下降、输出功率受限以及安全风险提升。对于动力电池系统而言，剩余寿命预测的准确性直接关系到车辆续航规划、充电策略优化、故障预警和运维成本控制；对于储能系统而言，剩余寿命预测的可靠性会影响站级调度、寿命管理和资产收益。传统依赖经验阈值的方法通常以容量下降到某一固定比例作为寿命终点，虽然实现简单，但难以适应不同工况、不同电芯批次、不同温度环境以及不同老化机制带来的复杂变化，因此在工程应用中表现出明显局限。
锂电池退化过程具有强烈的非线性、非平稳性 ...