基于Transformer编码器的锂电池健康状态估计（电池SOH预测，NASA数据集）MATLAB代码，MATLAB代码

MATLAB 代码实现了一个基于 Transformer 神经网络 的锂电池健康状态（SOH）估计模型，使用 NASA 的 B0005 电池数据集进行验证。以下是对该代码的详细分析：

锂电池在电动汽车、储能系统等领域广泛应用，其健康状态（SOH）估计对系统安全和寿命管理至关重要。传统方法依赖物理模型或经验公式，难以适应复杂老化过程。近年来，深度学习特别是 Transformer 模型在时间序列预测中表现出色，适合捕捉电池退化中的长程依赖关系。

数据加载与预处理
- 加载 B0005.mat 数据
- 提取充电数据中的电压、电流、温度曲线
- 提取三个健康因子：达到 4.2V 时间、电流下降时间、温度峰值时间
- 从放电数据中提取容量并计算 SOH
数据集划分
- 前 64 个循环作为训练集，后续作为测试集
归一化
- 使用 mapminmax 将输入和输出归一化到 $0,1$
数据格式转换
- 将输入转换为 cell 数组格式，适配 sequenceInputLayer
构建 Transformer 网络
- 输入层 → 位置嵌入 → 残差连接 → 自注意力层（因果掩码） → 自注意力层 → 取最后一个时间步 → 全连接 → 回归层
训练设置
- 使用 Adam 优化器，最大迭代 200 轮，初始学习率 0.01，L2 正则化 0.001
模型训练与预测
- 使用 trainNetwork 训练，predict 进行预测
反归一化与评价指标计算
- 将预测值还原为原始尺度，计算 R²、RMSE、MAE 等
剩余寿命预测
- 基于 SOH 阈值 0.7 判断电池失效点
可视化
- 训练/测试对比图、散点图、误差直方图、残差图、全生命周期曲线、RUL 标注图、训练损失曲线、极坐标曲线、雷达图、健康因子趋势图、IC 曲线等

复制代码

原始数据 → 健康因子提取 → 数据归一化 → 构建Transformer网络 → 训练模型 → 预测SOH → 评价指标 → 剩余寿命预测 → 可视化分析

SOH = 当前容量 / 额定容量（2Ah）
健康因子 HI：从充电曲线中提取的关键时间点
Transformer ：
- 自注意力机制：捕捉序列中不同时间步之间的依赖关系
- 位置嵌入：引入时序信息
- 残差连接：缓解梯度消失
- 因果掩码：确保预测时只使用历史信息
评价指标 ：
R2=1−SSres/SStotR² = 1 - SS_res / SS_totR2=1−SSres/SStot
RMSE=√(mean((ytrue−ypred)2))RMSE = √(mean((y_true - y_pred)²))RMSE=√(mean((ytrue−ypred)2))
MAE=mean(∣ytrue−ypred∣)MAE = mean(|y_true - y_pred|)MAE=mean(∣ytrue−ypred∣)
MAPE=mean(∣(ytrue−ypred)/ytrue∣)×100MAPE = mean(|(y_true - y_pred)/y_true|) × 100%MAPE=mean(∣(ytrue−ypred)/ytrue∣)×100
RPD=std(ytrue)/RMSERPD = std(y_true) / RMSERPD=std(ytrue)/RMSE

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