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【锂电池容量特征提取】NASA数据集锂电池容量特征提取（Matlab完整源码）

ai 2025/7/21 5:50:10

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    - - 关键词
    - 1. 引言
    - - 1.1 研究背景
      - 1.2 研究意义
      - 1.3 研究目的
    - 2. 文献综述
    - - 2.1 锂电池容量特征提取相关理论基础
      - 2.2 国内外研究现状
    - 3. NASA数据集介绍
    - - 3.1 数据集来源与构成
      - 3.2 数据采集方式
      - 3.3 数据集特点分析
    - 4. 特征提取结果展示
    - 5. 结果分析与讨论
    - 6. 结论与展望
    - 参考文献

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NASA数据集锂电池容量特征提取（Matlab完整源码和数据）

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%% 清空环境
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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
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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
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%% 7号电池
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m3=616;
n3=168;
[~,index] = sortrows({B0007.cycle.type}.');
B0007.cycle = B0007.cycle(index);
clear index
C=zeros(168,1);
j=1;
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%% 18号电池
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m4=319;
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D=zeros(132,1);
j=1;
for i=135:266D(j,1)=B0018.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
%% 34号电池
% 
% load('B0034.mat')
% m5=394;
% n5=198;
%  [~,index] = sortrows({B0034.cycle.type}.'); 
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%  clear index 
% E=zeros(168,1);
% j=1;
% for i=199:394
%     E(j,1)=B0034.cycle(i).data.Capacity;
%     i=i+1;
%     j=j+1;
% end%% 绘图
figure;
plot(A)
hold on
plot(B)
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plot(D)
legend('5号电池','6号电池','7号电池','18号电池');
title('NASA电池容量衰减','FontSize',13);
xlabel('放电循环次数','FontSize',12);
ylabel('电池容量','FontSize',12);
grid on;
toc;

研究内容

基于NASA数据集的锂电池容量特征提取方法研究

摘要

随着全球对可持续能源和环保出行方式的重视，锂电池在电动汽车、储能系统以及航空航天等诸多领域得到了广泛应用[[doc_refer_3]][[doc_refer_14]]。准确提取锂电池容量特征，对于全面评估电池性能、精准预测电池寿命具有至关重要的意义。本研究基于权威且具有代表性的NASA数据集，运用Matlab强大的数据处理与分析功能，开展锂电池容量特征提取方法的研究。研究结果表明，锂电池容量特征能够有效反映电池在不同阶段的性能变化。本研究为锂电池性能评估提供了更为精准的依据，为电池寿命预测奠定了坚实基础，对推动锂电池技术的进一步发展具有重要的理论和实践价值。

关键词

锂电池；容量特征提取；NASA数据集；Matlab；特征分析

1. 引言

1.1 研究背景

随着全球对可持续能源和环保出行的需求不断增长，锂电池凭借其高能量密度、低自放电率、长循环寿命等显著优势，在众多领域得到了广泛应用。在电动汽车领域，锂电池作为核心动力源，其性能直接影响车辆的续航里程、加速性能及安全性[[doc_refer_3]]。在储能系统中，无论是大规模电网储能还是家庭储能，锂电池都承担着电能存储与释放的关键角色，对维持电网稳定、提高能源利用效率至关重要[[doc_refer_14]]。此外，在航空航天领域，锂电池因其轻质、高比能量等特点，为航天器的正常运行提供可靠动力支持。然而，锂电池在使用过程中，受充放电次数、温度、电流等多种因素影响，其性能会逐渐衰减，容量不断降低。准确提取锂电池容量特征，能够深入了解电池性能变化规律，为评估电池当前性能状态提供关键依据，进而实现对电池寿命的精准预测，对保障各领域应用的安全性与可靠性具有重要意义。

1.2 研究意义

NASA数据集由美国国家航空航天局提供，该数据集对18650型市售钴酸锂离子电池进行了严格的循环测试，记录了丰富的电池数据，包括容量、电压、电流、温度等多维度信息[[doc_refer_5]]。其数据来源可靠，采集过程规范，涵盖了多种不同的电池工作曲线及实验条件，具有极高的权威性和代表性。基于NASA数据集进行锂电池容量特征提取研究，能够为锂电池性能研究提供标准且全面的数据基础。通过对该数据集的深度挖掘，所提取的容量特征更具普适性和准确性，有助于揭示锂电池容量衰减的内在机制，为优化电池设计、改进电池管理系统以及提升电池整体性能提供理论支持和技术指导，从而推动锂电池技术在各个应用领域的进一步发展。

1.3 研究目的

本研究旨在充分利用Matlab强大的数据处理与分析功能，从NASA数据集中精准提取与锂电池容量紧密相关的特征。通过对数据集中大量容量数据的深入剖析，运用合适的特征提取算法，挖掘出能够反映电池容量变化本质的特征参数。同时，深入分析这些提取出的特征与锂电池实际容量之间的内在关联，探究不同特征对容量变化的影响程度及作用机制。期望通过本研究，为锂电池性能评估提供更为准确、有效的特征指标，为后续的电池寿命预测模型构建奠定坚实基础，进而实现对锂电池全生命周期性能的精准把控。

2. 文献综述

2.1 锂电池容量特征提取相关理论基础

锂电池是一种通过锂离子在正负极之间往返嵌入与脱嵌来实现充放电的二次电池[[doc_refer_3]][[doc_refer_14]]。在充电过程中，锂离子从正极脱出，经过电解质嵌入负极，此时负极处于富锂状态；放电时则相反，锂离子从负极脱出，经电解质嵌入正极，正极处于富锂状态。这种可逆的锂离子嵌入与脱嵌过程，决定了锂电池的容量特性。容量特征作为衡量锂电池性能的关键指标，与电池的整体性能紧密相连。例如，电池的可用容量直接反映了其储存电能的能力，而容量的衰减速率则预示着电池的老化程度。了解锂电池的工作原理，是深入挖掘容量特征与电池性能内在联系的基础，也为后续容量特征提取方法的研究提供了理论支撑。

2.2 国内外研究现状

近年来，国内外学者在锂电池容量特征提取方面取得了诸多成果。早期研究主要基于传统的电化学分析方法，通过对电池充放电曲线、阻抗谱等数据的分析来提取容量相关特征。这些方法虽能从原理上深入剖析电池性能，但往往操作复杂、耗时较长，且对实验设备要求较高。随着机器学习技术的发展，越来越多的研究开始将机器学习算法应用于锂电池容量特征提取。例如，文献[[doc_refer_1]]提出结合自适应噪声完整集合经验模态分解算法（CEEMDAN）、相关向量机（RVM）和长短期记忆神经网络（LSTM）进行剩余使用寿命（RUL）预测，通过对电池容量数据分解后分别预测本征模态分量和残差分量，有效提高了预测精度，但该方法计算复杂度较高。文献[[doc_refer_2]]采用灰色关联分析法筛选健康特征，并利用灰狼优化算法（GWO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）进行健康状态（SOH）预测，该方法在特征筛选和模型优化上有一定优势，但对于复杂工况下的适应性有待提高。文献[[doc_refer_4]]构建基于间接健康因子的改进蚁狮优化算法（IALO） - 支持向量回归（SVR）模型进行剩余寿命预测，通过优化SVR参数提升了预测准确性，但蚂蚁位置更新方式可能存在局限性。

3. NASA数据集介绍

3.1 数据集来源与构成

NASA数据集来源于美国航空航天局（National Aeronautics and Space Administration, NASA）卓越故障预测中心[[doc_refer_3]]。该中心为了研究锂电池的性能退化规律，对市售18650型钴酸锂离子电池进行了一系列循环测试[[doc_refer_3]][[doc_refer_5]]。数据集包含多个锂电池样本，具体样本数量根据不同研究选取有所差异。例如，部分研究选取了B0005、B0006、B0007、B0018等电池样本[[doc_refer_5]]，而另一些研究则选取了B005 - B007、B0018、B0029 - B0036等共11块电池作为数据集[[doc_refer_6]]。这些电池均为额定容量为2Ah的18650型市售钴酸锂离子电池[[doc_refer_3]]。实验在室温下进行，测试了3种不同的电池工作曲线，即充电、放电和阻抗[[doc_refer_3]]。不同的电池样本经历了相似的充放电循环过程，以模拟电池在实际使用中的性能衰退情况[[doc_refer_5]][[doc_refer_6]]。

3.2 数据采集方式

在数据集中，锂电池容量数据的采集遵循严格的流程。充电测试时，先以恒定电流进行充电，直至电池电压达到特定值，而后保持电压不变继续充电，直到充电电流降至某一较低水平[[doc_refer_3]][[doc_refer_7]]。例如，对于部分电池，先以1.5A的恒定电流充电，直到电池电压达到4.2V，然后保持电压不变继续充电，直到充电电流降至20mA[[doc_refer_7]]。放电测试则以恒定电流进行放电，直至电池电压降至不同的截止电压。如B0005、B0006、B0007、B0018号电池的放电截止电压分别为2.7、2.5、2.2和2.5V[[doc_refer_5]]。在充放电过程中，使用高精度的测量仪器对电池的电压、电流等参数进行实时监测，数据采集频率通常为1s[[doc_refer_6]]，以确保能够准确记录电池在整个充放电循环中的性能变化，从而获取准确的容量数据。

3.3 数据集特点分析

NASA数据集在锂电池容量特征提取研究中具有显著优势。首先，数据的完整性较高，涵盖了电池在整个生命周期内的充放电数据，包括从初始状态到寿命结束的完整过程，为研究电池容量随时间的退化规律提供了充足的数据支持[[doc_refer_5]][[doc_refer_6]]。其次，数据的真实性可靠，来源于权威机构在实际实验条件下对真实电池的测试，反映了锂电池在实际工作场景中的性能表现，使得基于该数据集的研究结果具有较高的可信度和实际应用价值。此外，数据集具有一定的多样性，包含了不同样本电池在不同实验条件下的数据，这有助于研究不同因素对锂电池容量的影响。然而，该数据集也存在一定局限性。一方面，实验条件相对固定，主要集中在室温下的特定充放电模式，对于其他复杂工况下的锂电池容量特征研究支持不足。另一方面，数据集中电池样本的类型相对有限，可能无法完全代表所有类型的锂电池，在推广研究结果时需谨慎考虑。

4. 特征提取结果展示

为直观展示提取的锂电池容量特征，本研究借助图表进行呈现。首先绘制特征随时间变化曲线，以清晰展现各特征在锂电池不同使用阶段的变化趋势。

5. 结果分析与讨论

在特征提取过程中，存在多种可能的误差来源。首先是数据采集误差，NASA 数据集虽然具有权威性和代表性，本研究方法主要针对 NASA 数据集在特定工况下的锂电池容量特征提取，其容量特征可能与 NASA 数据集存在差异，因此本研究方法在适用范围上存在一定的局限性。

6. 结论与展望

本研究基于NASA数据集，借助Matlab工具对锂电池容量特征提取展开深入探究。通过对数据集的全面剖析，明晰其来源、构成、采集方式及特点，为后续特征提取奠定坚实基础，成功从原始容量数据中提取出关键特征，并详细呈现了特征提取的完整流程[[doc_refer_1]][[doc_refer_2]]。

所提取的容量特征通过图表与数据统计形式清晰展示，不同方法结果对比进一步分析了特征提取的效果。结果分析表明，提取的容量特征与锂电池实际容量存在紧密关联，验证了特征的有效性，且采用均方误差、相关系数等评估指标证实所提特征提取方法具有较高的有效性与准确性。尽管研究过程中不可避免地存在一些误差来源与局限性，但整体研究成果对于准确评估锂电池性能、精准预测电池寿命具有重要意义，为锂电池在不同领域的安全、高效应用提供了有力的数据支持与技术参考。

基于当前研究，未来可从多方面进一步拓展与深化。一方面，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习等先进算法在数据处理与特征提取方面展现出巨大潜力。可考虑将深度学习算法与传统特征提取方法相结合，例如利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）及其变体对锂电池容量数据进行更深入的特征挖掘，以优化特征提取方法，提升特征提取的精度与效率[[doc_refer_8]]。

另一方面，本研究主要聚焦于特定工况下的锂电池容量特征提取。然而，实际应用场景中锂电池面临多种复杂工况，如不同温度、充放电倍率等。因此，拓展研究到不同工况下的锂电池容量特征提取十分必要，这有助于更全面地了解锂电池性能，提高其在各类实际应用中的适应性与可靠性[[doc_refer_12]]。此外，还可探索多源数据融合的特征提取方法，结合除容量数据外的其他电池运行参数，如电压、电流、温度等，以获取更丰富、全面的电池特征信息，为锂电池性能评估与寿命预测提供更坚实的依据。