电池剩余使用寿命预测的LSTM神经网络

资 源 简 介

电池剩余使用寿命预测的LSTM神经网络

详 情 说 明

电池剩余使用寿命（RUL）预测是工业设备健康管理的核心任务之一。传统方法依赖物理模型或统计技术，但面对复杂退化模式时效果有限。而LSTM（长短期记忆网络）因其特有的时序处理能力，成为解决该问题的理想选择。

LSTM通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）记忆长期依赖关系，能有效捕捉电池容量衰退的非线性趋势。典型实现中，输入层接收历史充放电数据（如电压、电流、温度等时序特征），隐藏层学习退化规律，最终输出层给出剩余循环次数的概率分布。

相比简单RNN，LSTM能避免梯度消失问题，尤其适合处理电池数据中的长间隔依赖（如不同循环周期间的关联）。实际应用中常结合滑动窗口技术划分训练集，并通过Dropout层防止过拟合。评估指标通常采用RMSE或MAE，而预测结果可辅助制定电池更换策略，显著降低维护成本。