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锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测

时间:2025/7/11 14:31:43来源:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/140390833 浏览次数: 0次

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      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

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基本介绍

Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测

Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测(单变量)

运行环境Matlab2023b及以上

NASA数据集,B0005号电池数据训练,B0006号电池数据测试预测。

锂电池的剩余寿命预测是一个复杂的问题,锂电池的寿命通常以充电循环次数来衡量,即电池从完全充满到完全放空的一个循环。一般来说,锂电池的寿命在300至500个充电循环之间,但具体取决于电池的类型和质量。锂电池的寿命还受到充电和放电深度的影响。深度充电和放电(充满或放空电池)会增加电池内部反应的强度,从而缩短电池的寿命。相反,浅度充电和放电(在容量的一小部分范围内)可以减缓电池的容量衰减。
Transformer 模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些 Transformer 模型完全不需要人工标注数据。Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attention Layers) 的结构,前面也说过,提出 Transformer 结构的论文名字就叫《Attention Is All You Need》。顾名思义,注意力层的作用就是让模型在处理数据时,将注意力只放在某些数据上。
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程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测
%% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口 
format compact;%压缩空格
tic;%开始计时
%% 005号电池
load('B0005.mat')
m1=616; %有616个数据
n1=168; %有168个discharge放电数据
[~,index] = sortrows({B0005.cycle.type}.');
B0005.cycle = B0005.cycle(index);
clear index  %以上3行为将type排序
A=zeros(168,1); %A矩阵为168行1列的零矩阵
j=1;
for i=171:338A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
% 6号电池
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

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

关键字:锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测

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