当前位置：首页 > article >正文

锂电池剩余寿命预测 | 基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集

article 2025/1/8 18:59:28

锂电池剩余寿命预测 | 基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集

预测效果

在这里插入图片描述

基本描述

锂电池剩余寿命预测 | 基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集

Matlab基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测
第20讲 Matlab基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测（单变量），双向长短期记忆神经网络融合注意力机制（自注意力机制，多头注意力机制）
基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测是一种先进的预测方法，它结合了双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）的优势，以实现对锂电池剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）的准确预测。
一、锂电池剩余寿命预测的重要性
锂电池的循环寿命有限，准确预测其剩余寿命对于保障设备的安全可靠运行至关重要。
二、BiLSTM-Attention模型原理
BiLSTM网络：
BiLSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理时间序列数据，并记忆长期依赖关系。与传统的LSTM相比，BiLSTM具有双向结构，能够同时考虑当前时刻前面的信息和后面的信息，从而提高模型的表现力。

注意力机制：
注意力机制是一种加强模型对不同位置信息关注程度的机制，能够自动分配输入序列中不同位置的权重。在BiLSTM-Attention模型中，注意力机制允许模型在每个时刻自适应地计算与当前时刻最相关的输入信息，并对相应权重进行加权求和，从而聚焦于重要的元素，提高预测精度。

三、BiLSTM-Attention模型结构
基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测模型包含以下部分：
数据预处理：对电池运行数据进行归一化等处理，以提高模型训练效果。

BiLSTM网络：将预处理后的数据输入BiLSTM网络，提取时间序列特征。

注意力机制：利用注意力机制筛选出BiLSTM网络输出的关键特征，并将它们加权汇总。

运行环境Matlab2023b及以上
Matlab代码，运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上
在这里插入图片描述

程序设计

完整程序和数据获取方式私信回复锂电池剩余寿命预测 | 基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集。





%% 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
%% 7号电池
load('B0007.mat')
m3=616;
n3=168;
[~,index] = sortrows({B0007.cycle.type}.');
B0007.cycle = B0007.cycle(index);
clear index
C=zeros(168,1);
j=1;
for i=171:338
    C(j,1)=B0007.cycle(i).data.Capacity;
    i=i+1;
    j=j+1;
end
%% 18号电池
load('B0018.mat')
m4=319;
n4=132;

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

查看全文

http://www.kler.cn/a/471919.html