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鋰離子電池因其能量密度高、自放電率低、循環(huán)壽命長、節(jié)能環(huán)保等優(yōu)點被廣泛應用于航空航天、電動汽車、電子設備和通信系統(tǒng)等眾多領域。然而，隨著鋰離子電池使用時間的增加，電池將會不可避免地老化，如果在失效前無法及時更換電池，將會導致設備運行異常并引起事故的發(fā)生。

電池剩余壽命（Remaining Useful Life, RUL）指的是電池在性能退化到失效閾值之前剩余的充放電循環(huán)次數(shù)，是表征電池性能的一個重要指標。準確地預測電池剩余壽命可以為電池的及時維修和更換提供參考，以實現(xiàn)對設備的預防性維護。

在現(xiàn)有文獻中，電池剩余壽命預測方法主要分為基于模型的方法和數(shù)據驅動方法。

基于模型的預測方法通過探究電池的物理化學反應和內部構造來建立動態(tài)模型，結合粒子濾波（Particle Filter, PF）及其衍生算法對參數(shù)進行估計，實現(xiàn)電池剩余壽命預測。但存在兩個主要缺點阻礙了基于模型預測方法在實際應用中的可行性：①粒子濾波方法存在粒子貧化的問題，很容易導致RUL預測結果不準確；②由于電池內部反應機制過于復雜，建立精確的退化模型有很大難度。相比之下，數(shù)據驅動方法操作簡易、使用方便，可以有效地避免上述問題。

基于數(shù)據驅動的預測方法不需要考慮復雜的電化學特性，而是從原始數(shù)據中提取可以反映退化趨勢的健康因子（電壓、電流、電阻、容量等），通過智能算法進行學習并完成RUL預測。數(shù)據驅動方法主要包括支持向量回歸（SVR）、相關向量機（RVM）、高斯過程回歸（GPR）及神經網絡（ANN）等。

除了上述數(shù)據驅動方法外，深度學習在復雜系統(tǒng)建模中具有更好的學習能力，已成為電池健康管理的熱點研究領域。長短期記憶神經網絡（Long Short-Term Memory Network, LSTM）是一種深度學習神經網絡，由于結構的特殊性，更適合處理時間序列預測問題。

根據文獻分析可知，影響電池剩余壽命預測精度的主要因素在于數(shù)據預處理技術和電池剩余壽命建模方法?？紤]到實際應用中容量回升問題，河北工業(yè)大學科研人員提出了一種由自適應數(shù)據預處理方法和LSTM神經網絡組成的鋰離子電池剩余壽命預測框架。

他們選取容量作為健康因子，采用自適應雙指數(shù)模型平滑處理方法消除了原始數(shù)據中容量再生現(xiàn)象產生的波動，并使用自適應白噪聲完整集成經驗模態(tài)（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN）分解出容量中的噪聲分量，通過預處理數(shù)據訓練LSTM網絡來構建電池剩余壽命預測模型。

圖1 本文提出方法的預測框架

研究人員選取NASA和CALCE實驗數(shù)據集驗證該方法的可靠性，得出結論如下：

1）電池在工作過程中受到各種不確定因素的影響，使采集到的數(shù)據含有大量的噪聲和波動。如果不進行數(shù)據預處理，直接采用原始數(shù)據進行建模，會使模型準確度大大降低，必要的數(shù)據預處理過程有助于提升預測模型的準確度。

2）LSTM神經網絡更適合處理時間序列方面的問題，通過本文提出的自適應數(shù)據預處理方法，對原始容量數(shù)據進行平滑處理和降噪，使處理后的數(shù)據具有單調遞減的平穩(wěn)趨勢。采用LSTM學習壽命前期的退化趨勢來建立預測模型，并進行電池剩余壽命預測，得到了更精確的結果。

3）選取兩種開源數(shù)據進行實驗，在不同預測起點下，采用不同算法組合多種實驗方案驗證本文方法的優(yōu)越性和遷移性。實驗結果表明，在相同預測條件下，新方法總能取得更好的預測效果，PDF和90%置信區(qū)間反映了本方法的強魯棒性，MAE和RMSE值分別保持在2.45%和3.28%以內，最低分別為0.47%和0.89%。

他們最后指出，該方法具有更高的電池剩余壽命預測精度，降低了預測誤差，具有更好的穩(wěn)定性，為現(xiàn)有鋰電池剩余壽命預測研究提供了參考。

本文編自2022年第15期《電工技術學報》，論文標題為“基于數(shù)據預處理和長短期記憶神經網絡的鋰離子電池壽命預測”。本課題得到河北省自然科學基金資助項目的支持。