鋰離子電池已經廣泛應用于電動汽車或混合動力汽車的能源存儲裝置。由于電化學成分的衰退，鋰離子電池隨著使用時間的增加，電池性能不斷退化，導致電池容量和功率發生衰退。電池容量衰退的因素主要有金屬鋰沉積，活性物質分解和電解液分解；電池功率衰退的主要因素有 SEI 膜變厚、集流體腐蝕和導電劑氧化。
容量和功率衰退正是電池老化的兩個典型表現。電池老化通常是多個影響因素共同作用的結果，影響因素主要包括電池化學性質、電池制造過程、電池運行工況和環境因素。當電池無法滿足當前應用所需要的能量或功率需求時，電池即發生失效。
為了保證電池在使用過程中的安全性和可靠性，有必要識別電池的容量。容量估計技術常用來追蹤電池在運行過程中的實際性能。容量通常反映了電池當前所能夠提供的能量。通常采用電池的當前容量與初始容量的比值來衡量電池的健康狀態。對于電動汽車，常采用相對容量作為健康狀態指標。通常情況下，當電池容量衰退至初始容量的 80%時，則動力電池發生失效。
目前已經有大量關于鋰離子電池容量估計方法的研究，現有的容量估計方法可以分為兩大類：基于模型的方法和數據驅動方法。
基于模型的方法主要分為兩類：1）電化學模型；2）等效電路模型。基于模型的方法常常采用參數辨識算法識別模型的參數，根據離線建立的參數與容量之間的映射關系，實現對鋰離子電池容量的估計。
數據驅動方法選擇能夠反映充放電過程變化的變量作為特征參數，預測鋰離子電池容量。提取特征參數的基礎數據通常有：增量容量曲線和微分電壓曲線、脈沖放電曲線和充電曲線。
鑒于此，采用基于機器學習（神經網絡等）對鋰離子電池容量進行估計，運行環境為MATLAB R2021B，結果如下：
for n = 1:length(y)xn = [x(n); xn(1:L-1)]; % get xnyhat(n) = w'*xn; % get filter outpute(n) = y(n)-yhat(n); % calculate errorzn = Pn*xn; % update iterationKn = zn/(beta+xn'*zn); % kalman gain, this term may be unstablew = w+Kn*e(n); % update iterationPn = beta^-1*(Pn-Kn*xn'*Pn); % update iteration
end
擅長領域：現代信號處理，機器學習，深度學習，數字孿生，時間序列分析，設備缺陷檢測、設備異常檢測、設備智能故障診斷與健康管理PHM等。
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擅長領域：現代信號處理，機器學習，深度學習，數字孿生，時間序列分析，設備缺陷檢測、設備異常檢測、設備智能故障診斷與健康管理PHM等。
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