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
目錄
- 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
- 參考資料
源碼地址: 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
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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%% 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