電池預測 | 第28講基于CNN-GRU的鋰電池剩余壽命預測

預測效果

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基本描述

電池預測 | 第28講基于CNN-GRU的鋰電池剩余壽命預測

運行環境Matlab2023b及以上，鋰電池剩余壽命（Remaining Useful Life, RUL）預測是電池健康管理（Battery Health Management, BHM）的核心任務之一。

代碼功能
該代碼實現了一個基于 CNN-GRU 混合模型的電池容量退化預測模型，主要功能包括：

電池容量時間序列預測：利用歷史電池容量數據（B0005）訓練模型，預測另一電池（B0006）的剩余壽命。

數據預處理：包括時間序列重構、歸一化、數據格式轉換，以適應深度學習模型輸入。

模型構建與訓練：結合卷積神經網絡（CNN）提取局部特征和門控循環單元（GRU）捕捉時序依賴關系。

結果分析與可視化：計算多種評價指標（RMSE、MAE、R2 等），并通過回歸圖、誤差直方圖、極坐標損失曲線等展示模型性能。

算法步驟
數據導入與劃分：

從 Excel 文件加載訓練集（5號電池）和測試集（6號電池）。

通過歷史步長將時序數據重構為 [輸入序列, 輸出值] 的格式。

數據預處理：

歸一化：使用 mapminmax 將輸入和輸出數據縮放到 [0, 1] 范圍。

數據平鋪：將輸入數據轉換符合 CNN 輸入要求。

模型構建：

CNN 部分：包含 2 個卷積層（16 和 32 個濾波器）+ ReLU 激活，用于提取局部特征。

GRU 部分：64 個隱含單元的 GRU 層，捕捉時序依賴關系。

全連接與回歸：輸出層預測電池容量，損失函數為均方誤差（MSE）。

序列折疊與反折疊：處理時序數據與 CNN 的維度兼容性。

模型訓練：

使用 Adam 優化器，學習率動態調整（初始 0.001，50 周期后降為 0.0001）。

最大訓練周期 100，批大小 64，L2 正則化系數 0.001。

預測與評估：

對訓練集和測試集進行預測，反歸一化后計算 RMSE、MAE、MAPE、R2 等指標。

繪制回歸圖、誤差直方圖、損失曲線、雷達圖等，直觀展示模型性能。

參數設定
數據參數：

kim = 2：用前 2 個時間步的歷史數據作為輸入。

zim = 1：預測下一個1 個時間步的容量值。

模型結構參數：

卷積核大小：[3, 1]，濾波器數量：16 → 32。

GRU 隱含單元數：64。

輸出維度：outdim = 1（單值回歸）。

訓練參數：

優化器：Adam，初始學習率 0.001。

正則化：L2 正則化系數 0.001。

最大訓練周期：100，批大小 64。

模型原理
CNN-GRU 混合架構：

CNN：通過卷積層捕捉局部時序模式，增強特征表達能力。

GRU：處理時序數據的長期依賴關系（如電池容量退化趨勢），解決傳統 RNN 的梯度消失問題。

混合優勢：CNN 提取空間特征，GRU 建模時序動態，兩者結合提升預測精度。

序列折疊與反折疊：

折疊層：將時序數據轉換為適合 CNN 處理的 2D 結構。

反折疊層：將 CNN 輸出還原為時序格式，輸入 GRU 層。

損失函數與優化：

回歸任務使用均方誤差（MSE）作為損失函數。

Adam 優化器動態調整學習率，平衡收斂速度與穩定性。

關鍵特點
多維度評估：通過 RMSE、MAE、MAPE、R2、RPD 等指標評估模型性能。

創新可視化：極坐標損失曲線、雷達圖、羅盤圖等增強結果可解釋性。

工程適用性：直接應用于電池剩余壽命預測，代碼結構清晰。

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程序設計

完整程序和數據獲取私信回復電池預測 | 第28講基于CNN-GRU的鋰電池剩余壽命預測。


%% 清空環境
clear;%清工作區
clc;%清命令
close all;%關閉所有的Figure窗口 
format compact;%壓縮空格
tic;%開始計時
%% 005號電池
load('B0005.mat')
m1=616; %有616個數據
n1=168; %有168個discharge放電數據
[~,index] = sortrows({B0005.cycle.type}.');
B0005.cycle = B0005.cycle(index);
clear index  %以上3行為將type排序
A=zeros(168,1); %A矩陣為168行1列的零矩陣
j=1;
for i=171:338A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
% 6號電池
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

參考資料

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

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