锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-LSTM的锂电池剩余寿命预测

目录

• • • 预测效果
    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 参考资料

预测效果

基本介绍

Matlab基于Transformer-LSTM的锂电池剩余寿命预测，Transformer结合长短期记忆神经网络。

Matlab基于Transformer-LSTM的锂电池剩余寿命预测（单变量）

运行环境Matlab2023b及以上。

首先从NASA数据集中提取电池容量特征，然后基于B0005号电池数据训练，用B0006号电池数据测试预测。

LSTM 模型作为一种循环神经网络，适用于序列数据的建模，其在时间序列预测任务中表现出色，能够更好地捕捉到时序数据的动态模式。因此，创新性地尝试将传统Transformer模型中的Decoder层进行修改，用LSTM层替换原来的注意力层。

锂电池的剩余寿命预测是一个复杂的问题，锂电池的寿命通常以充电循环次数来衡量，即电池从完全充满到完全放空的一个循环。一般来说，锂电池的寿命在300至500个充电循环之间，但具体取决于电池的类型和质量。锂电池的寿命还受到充电和放电深度的影响。深度充电和放电（充满或放空电池）会增加电池内部反应的强度，从而缩短电池的寿命。相反，浅度充电和放电（在容量的一小部分范围内）可以减缓电池的容量衰减。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于Transformer-LSTM的锂电池剩余寿命预测。

%% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口 
format compact;%压缩空格
tic;%开始计时
%% 005号电池
load('B0005.mat')
m1=616; %有616个数据
n1=168; %有168个discharge放电数据
[~,index] = sortrows({B0005.cycle.type}.');
B0005.cycle = B0005.cycle(index);
clear index  %以上3行为将type排序
A=zeros(168,1); %A矩阵为168行1列的零矩阵
j=1;
for i=171:338
    A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;
    i=i+1;
    j=j+1;
end
% 6号电池
load('B0006.mat')
m2=616;
n2=168;
[~,index] = sortrows({B0006.cycle.type}.');
B0006.cycle = B0006.cycle(index);
clear index
B=zeros(168,1);
j=1;
for i=171:338
    B(j,1)=B0006.cycle(i).data.Capacity;
    i=i+1;
    j=j+1;
end

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501