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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

一、电池剩余使用寿命（RUL）的定义与预测框架

二、充电曲线数据的关键特征与预处理技术

三、CNN与LSTM在电池RUL预测中的协同机制

1. CNN：空间特征提取器

2. LSTM：时序依赖建模器

3. 混合架构设计（图3, 图4.9）

四、混合模型的性能优势与实验验证

五、挑战与未来方向

结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

🌈4 Python代码、数据下载

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 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

利用数据驱动方法结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合深度模型进行电池剩余使用寿命（RUL）预测
使用充电曲线数据的混合CNN-LSTM进行电池剩余使用寿命预测

基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合深度模型，采用数据驱动方法进行电池剩余使用寿命（RUL）预测。
CNN和LSTM并行用于从多个可测量数据（电压、电流、温度、容量）中提取特征。CNN用于提取多通道充电曲线的特征，而LSTM则用于提取与时间依赖性相关的放电曲线的历史容量数据特征。

一、电池剩余使用寿命（RUL）的定义与预测框架

1. RUL的核心定义
   锂电池RUL指其最大可用容量衰减至失效阈值（通常为额定容量的80%）所经历的循环次数或充放电周期数。例如，当电池容量降至初始容量的80%时即判定寿命终止，RUL即为当前时刻至该阈值的剩余循环次数。
2. 预测方法分类
   • 模型法：基于电化学机理或经验公式（如单/双指数模型、多项式模型）拟合容量衰减轨迹。
   • 数据驱动法：直接从传感器数据（如电压、电流、温度）中学习退化规律，无需先验物理模型。
   • 融合法：结合模型法与数据驱动法的优势，提升鲁棒性。
     混合CNN-LSTM属于数据驱动法，通过深度学习自动提取退化特征并建模时序依赖。

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二、充电曲线数据的关键特征与预处理技术

1. 充电曲线的局限性
   原始充电曲线在恒流阶段存在电压平台区，变化平缓且易受噪声干扰，难以直接提取有效特征。
2. 增量容量分析（ICA）的核心作用
   • 原理：对充电曲线微分（dQ/dVdQ/dV），将电压平台转换为IC曲线的峰值特征（图2）。
   • 特征物理意义：

• 峰值位置偏移：反映内阻增加（如集流体腐蚀）。
• 峰值高度降低：指示活性材料损失。
• 峰面积缩小：对应锂离子损失。
  • 优势：仅需局部SOC范围数据，适用于实车片段化充电场景。

1. 预处理流程
   • 数据平滑：高斯滤波消除采样噪声（图6）。
   • 特征压缩：Douglas-Peucker算法保留曲线关键转折点（图2）。

     

   • 特征工程：提取IC峰值、对应电压、左右斜率、恒压段充电时间等。

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三、CNN与LSTM在电池RUL预测中的协同机制

1. CNN：空间特征提取器

• 1D卷积操作：沿时间轴滑动卷积核，捕获局部充电曲线模式（如电压突变段）。
• 多尺度架构：
• 并行处理原始曲线、平滑曲线、下采样曲线，捕捉不同频率特征。
• 例：卷积核大小分别为40/80，数量28-64个。

  

  • 优势：抗噪声能力强，自动学习显著特征。

2. LSTM：时序依赖建模器

• 门控机制：通过输入门、遗忘门、输出门控制信息流，解决长期依赖问题。
• 退化建模：将CNN提取的特征作为输入，学习容量衰减的长期趋势（如非线性衰减拐点）。
• 注意力机制增强：加权聚焦关键时间步特征（如IC峰值突变点）。

3. 混合架构设计（图3, 图4.9）

层级	功能	典型参数
输入层	接收充电曲线片段	形状 [None, T, 1] (T为时间步)
CNN层	1D卷积+ReLU+最大池化	卷积核64个，大小40
LSTM层	时序建模	神经元32-200个
全连接层	特征融合+RUL回归输出	Dropout防过拟合

四、混合模型的性能优势与实验验证

1. 对比单一模型
   • CNN单独使用：忽略序列依赖性，R²分数较低。
   • LSTM单独使用：特征提取能力弱，依赖手动构造健康因子。
   • 混合模型：

• NASA数据集上R² > 0.95，MAE < 2.39%。
• 较BiLSTM/RNN模型误差降低30%以上。

1. 关键改进技术
   • 数据增强：幅度-相位双扰动（APP）生成合成数据，提升小样本泛化性。
   • 特征融合：联合直接健康因子（容量）与间接因子（IC曲线特征、恒压段时间）。
   • 超参数优化：Optuna框架自动搜索最佳网络结构。

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五、挑战与未来方向

1. 当前局限
   • 实车数据碎片化：充电片段不完整影响ICA特征提取。
   • 跨电池泛化性：不同老化模式（如锂沉积 vs. SEI膜增长）需自适应建模。
2. 创新方向
   • 迁移学习：利用实验室数据预训练，微调实车数据。
   • 物理信息融合：将电化学方程作为约束嵌入损失函数，增强可解释性。
   • 多模态输入：结合温度、阻抗谱（EIS）数据提升精度。

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结论

混合CNN-LSTM模型通过CNN提取充电曲线的空间模式（如IC峰值偏移）、LSTM建模容量衰减的时序动态，显著提升了电池RUL预测的精度与鲁棒性。未来需进一步解决实车场景的数据质量与跨电池泛化问题，并向“物理约束+数据驱动”的融合框架演进。

📚2 运行结果

部分代码：

# Prediction
        valPredict = model.predict([valX_lstm, v_valX_cnn, i_valX_cnn, t_valX_cnn])
        testPredict = model.predict([testX_lstm, v_testX_cnn, i_testX_cnn, t_testX_cnn])

        # Inverse transform MinMaxScaler / denormalize
        inv_valY = SS_val_lstm.inverse_transform(v_valY_cnn)
        inv_valPredict = SS_val_lstm.inverse_transform(valPredict)

        inv_testY = SS_tt_lstm.inverse_transform(v_testY_cnn)
        inv_testPredict = SS_tt_lstm.inverse_transform(testPredict)

        # get evaluation metrics ontest data
        test_mae = mean_absolute_error(inv_testY, inv_testPredict)
        test_mse = mean_squared_error(inv_testY, inv_testPredict)
        test_mape = mean_absolute_percentage_error(inv_testY, inv_testPredict)
        test_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(inv_testY, inv_testPredict))
        print('\nTest Mean Absolute Error: %f MAE' % test_mae)
        print('Test Mean Square Error: %f MSE' % test_mse)
        print('Test Mean Absolute Percentage Error: %f MAPE' % test_mape)
        print('Test Root Mean Squared Error: %f RMSE' % test_rmse)

        # Save evaluation metrics
        with open(os.path.join(save_dir, model_dir, 'eval_metrics.txt'), 'w') as f:
            f.write('Train data: ')
            f.write(json.dumps(train_x_data))
            f.write('\nVal data: ')
            f.write(json.dumps(val_x_data))
            f.write('\nTest data: ')
            f.write(json.dumps(test_x_data))
            f.write('\n\nTest Mean Absolute Error: ')
            f.write(json.dumps(str(test_mae)))
            f.write('\nTest Mean Square Error: ')
            f.write(json.dumps(str(test_mse)))
            f.write('\nTest Mean Absolute Percentage Error: ')
            f.write(json.dumps(str(test_mape)))

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]陆继翔,张琪培,杨志宏,等.基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法[J].电力系统自动化, 2019(8):7.

[2]梁海峰,袁芃,高亚静.基于CNN-Bi-LSTM网络的锂离子电池剩余使用寿命预测[J].电力自动化设备, 2021, 041(010):213-219.

[3]倪水平,李慧芳.基于一维卷积神经网络与长短期记忆网络结合的电池荷电状态预测方法[J].计算机应用, 2021.

🌈4 Python代码、数据下载

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