电池预测 | 第27讲 基于CNN卷积神经网络的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第27讲 基于CNN卷积神经网络的锂电池剩余寿命预测

预测效果

基本描述

电池预测 | 第27讲 基于CNN卷积神经网络的锂电池剩余寿命预测

运行环境Matlab2023b及以上

锂电池剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测是电池健康管理（Battery Health Management, BHM）的核心任务之一。

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程序设计

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%% 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=171:338A(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=171:338B(j,1)=B0006.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end

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