電池預測 | 第33講 Matlab基于CNN-LSTM-Attention的鋰電池剩余壽命預測,附鋰電池最新文章匯集

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    • 電池預測 | 第33講 Matlab基于CNN-LSTM-Attention的鋰電池剩余壽命預測,附鋰電池最新文章匯集
      • 預測效果
      • 基本描述
      • 程序設計
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預測效果

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基本描述

Matlab基于CNN-LSTM-Attention卷積長短期記憶神經網絡融合注意力機制的鋰電池剩余壽命預測

第33講 Matlab基于CNN-LSTM-Attention卷積長短期記憶神經網絡融合注意力機制的鋰電池剩余壽命預測(單變量)

運行環境Matlab2023b及以上

代碼主要功能
第一段代碼 (rongliangtiqu.m)
數據提取與預處理

導入4組NASA電池數據集(B0005/B0006/B0007/B0018)
提取所有放電循環的容量數據(discharge類型)
存儲為4個數組:capacity_B5、capacity_B6、capacity_B7、capacity_B18
可視化分析

繪制4組電池的容量衰減曲線(循環次數 vs 電池容量)
標注圖例、坐標軸和標題(“NASA電池容量衰減”)
數據導出

將容量數據保存為Excel文件(5號電池.xlsx等)
第二段代碼 (main.m)
電池壽命預測模型

訓練集:B0005電池數據
測試集:B0006電池數據
使用 CNN-LSTM-Attention 混合神經網絡 預測電池剩余壽命
核心算法流程

數據重構:用歷史 數據預測容量
生成訓練/測試矩陣 res_train, res_test
數據歸一化:mapminmax 歸一化到 [0,1]
網絡結構:
序列輸入 → 序列折疊 → 卷積層(×2) → ReLU → 序列反折疊 → LSTM → 自注意力層 → 全連接層 → 回歸層
訓練配置:
優化器:Adam
最大輪次:100,批大小:64
學習率:0.001(每50輪下降10倍)
L2正則化:0.001
結果分析與可視化

預測結果:反歸一化后輸出 T_sim1(訓練集)、T_sim2(測試集)
評估指標:RMSE、R2、MAE、MAPE、RPD、MSE、MBE
可視化組件:

極坐標損失曲線、回歸圖、誤差直方圖
容量衰減預測對比圖(訓練集/測試集)
雷達圖/羅盤圖(多指標對比)
剩余壽命計算:容量閾值=1.4,首次低于閾值的位置即剩余壽命
邏輯聯系
數據流:

rongliangtiqu.m 生成的Excel文件 → main.m 的輸入數據

訓練集:5號電池.xlsx (B0005)
測試集:6號電池.xlsx (B0006)
任務銜接:

第一段代碼提取原始數據 → 第二段代碼建立預測模型
最終目標:通過B0005訓練模型 → 預測B0006的剩余壽命
算法步驟(第二段代碼)
數據預處理

滑動窗口構建輸入/輸出序列
歸一化數據并重塑為4D張量 → Cell數組
網絡構建

lgraph = [ sequenceInputLayer → sequenceFoldingLayer → convolution2dLayer(16) → reluLayer → convolution2dLayer(32) → reluLayer → sequenceUnfoldingLayer → flattenLayer → lstmLayer(64) → selfAttentionLayer(2,2) → fullyConnectedLayer(1) → regressionLayer ]
模型訓練與預測

trainNetwork 訓練模型 → predict 生成預測值
反歸一化得到實際容量值
性能評估

計算多種誤差指標
繪制多種分析圖表
剩余壽命計算

在測試集預測結果中定位容量首次低于1.4的循環點
軟件依賴:MATLAB (R2023b)

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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32講 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的鋰電池剩余壽命預測,附鋰電池最新文章匯集。

%% 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; %616個數據
n1=168; %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1681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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