MATLAB
实现基于
Wiener-LSTM
维纳退化过程模型（
Wiener
）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行锂电池多故障状态分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
锂离子电池已成为新能源汽车、储能电站、通信基站、轨道交通、无人装备和便携式电子设备的重要能量载体。电池在长期充放电、温度波动、高倍率电流冲击、机械振动与存储老化等工况共同作用下，会出现容量衰减、内阻增长、电压异常、温度异常、自放电加剧、连接异常、传感器漂移及热失控风险等多种故障状态。此类故障具有渐进性、非线性、随机性、时变性和多因素耦合性等特点，单纯依据某一个时刻的电压、温度或内阻阈值进行判别，容易出现误报、漏报和故障类型混淆。
在真实电池运行场景中，容量衰减通常表现为长期缓慢变化，内阻上升可能在某些循环阶段明显加速，温度异常则往往与环境温度、电流倍率、散热状态及内部副反应有关。不同电芯的初始一致性、材料体系、制造工艺和运行历史存在差异，即使处于相同外部工况，退化轨迹也可能不同。因此，电池健康状态诊断不能只依赖静态阈值，更需要分析时间序列中的演化规律、波动结构、变化速度和异常累积程度。
维纳退化过程模型适合描述具 ...