电池SOH估计和RUL预测，基于LSTM神经网络的锂电池健康状态估计和剩余寿命预测，MATLAB代码，该代码集围绕锂离子电池健康状态（SOH）估计与剩余寿命预测展开，采用基于数据驱动的LSTM神经网络方法。
一、研究背景
锂离子电池在长期充放电循环中性能逐渐衰退，表现为可用容量下降（SOH衰减）。精准预测SOH与剩余使用寿命（RUL）对电池管理系统（BMS）安全预警、梯次利用至关重要。本工作基于NASA公开锂电池数据集（B0005、B0006、B0007、B0018），从充放电原始数据中提取健康特征，最后以B0005号电池为例建立LSTM回归模型进行SOH估计。
二、主要功能
| 文件 | 功能 |
|---|---|
main01_Split_data.m |
原始充放电数据分离、异常循环剔除，提取各循环的电压/电流/温度/SOC/SOH，保存为结构化数据。 |
main02_SOH.m |
绘制四块电池SOH衰减曲线，对比不同电池的老化趋势。 |
main03_Feature.m |
提取五个时间维度健康特征，分析其与SOH的相关性，生成可视化图表（IC曲线、三维轨迹、热力图、散点矩阵）。 |
main04_LSTM.m |
构建LSTM回归模型，利用提取的特征预测SOH，输出多种评估指标与可视化结果。 |
三、算法步骤与技术路线
技术路线概览：
原始数据 → 数据清洗与分离 → SOH计算与特征提取 → 相关性分析 → LSTM模型训练/测试 → SOH估计与RUL预测详细步骤：
-
数据预处理（main01）
- 剔除异常循环（如重复记录、采样异常）。
- 按
charge/discharge分类存储时间序列数据。 - 利用放电终止电压（2.7V）截取完整放电容量，通过库伦积分计算SOH：
SOH=∫I(t)dtCnominal SOH = \frac{\int I(t) dt}{C_{\text{nominal}}} SOH=Cnominal∫I(t)dt - 同步计算每个循环的SOC序列。
-
SOH趋势观察（main02）
- 提取各电池充电段SOH向量，绘制衰减曲线。
-
健康特征提取（main03）
- 提取五个时间特征：
- CCCT：恒流充电时间（充电开始→电压首次达4.2V）
- CCDT：恒流放电时间
- CVCT：恒压充电时间（电压达4.2V→充电结束）
- CVRT：电压从3.8V升至4.1V的时间
- CVDT：电压从4.0V降至3.6V的时间
- 绘制电压、电流、IC曲线（增量容量曲线）随循环变化图。
- 计算特征与SOH的皮尔逊相关系数，输出热力图与散点矩阵。
- 保存特征矩阵
B5_HF.mat供后续模型使用。
- 提取五个时间特征：
-
LSTM建模与预测（main04）
- 划分训练集（前70%循环）与测试集（后30%循环）。
- 对输入特征进行
mapminmax归一化。 - 构建LSTM网络：
- 输入层：5个特征
- LSTM层：64个隐藏单元，
OutputMode='last' - 全连接层：1个输出（SOH）
- 回归层：计算均方误差损失
- 训练选项：
- 优化器：Adam
- 学习率：1e-3，分段衰减（每600轮×0.2）
- 最大迭代：1000，批大小：16
- 输出评估指标：RMSE、MSE、MAE、MAPE、R²、RPD等。
- 可视化：预测对比图、误差分布、残差分析、雷达图、罗盘图。
四、核心公式原理
-
SOH计算（基于库伦计数）
Qdischarge=−∫0tcutoffI(τ)dτ(Ah) Q_{\text{discharge}} = -\int_{0}^{t_{\text{cutoff}}} I(\tau) d\tau \quad(\text{Ah}) Qdischarge=−∫0tcutoffI(τ)dτ(Ah)
SOH=QdischargeCnominal×3600 SOH = \frac{Q_{\text{discharge}}}{C_{\text{nominal}} \times 3600} SOH=Cnominal×3600Qdischarge其中 Cnominal=2C_{\text{nominal}}=2Cnominal=2 Ah。
-
皮尔逊相关系数（特征与SOH相关性）
r=∑(xi−xˉ)(yi−yˉ)∑(xi−xˉ)2∑(yi−yˉ)2 r = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i - \bar{x})^2 \sum (y_i - \bar{y})^2}} r=∑(xi−xˉ)2∑(yi−yˉ)2 ∑(xi−xˉ)(yi−yˉ) -
增量容量曲线（IC）
dQdV≈Qk+1−QkVk+1−Vk \frac{dQ}{dV} \approx \frac{Q_{k+1} - Q_k}{V_{k+1} - V_k} dVdQ≈Vk+1−VkQk+1−Qk采用卡尔曼滤波平滑差分噪声。
-
LSTM回归损失函数（均方误差）
Loss=1N∑i=1N(yi−y^i)2 \text{Loss} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2 Loss=N1i=1∑N(yi−y^i)2
五、参数设定
| 参数 | 值/方法 | 说明 |
|---|---|---|
| 标称容量 | 2 Ah | 用于SOH归一化 |
| 放电截止电压 | 2.7 V | 判断放电结束点 |
| 训练集比例 | 0.7 | 前70%循环作为训练数据 |
| LSTM隐藏单元 | 64 | 网络复杂度适中 |
| 优化器 | Adam | 自适应学习率优化 |
| 初始学习率 | 0.001 | - |
| 学习率衰减因子 | 0.2 | 每600次迭代衰减一次 |
| 最大迭代次数 | 1000 | - |
| 批大小 | 16 | - |
| 归一化方式 | mapminmax | 将输入/输出缩放到0,1 |
六、运行环境
- 软件：MATLAB（R2020b及以上版本）。
- 数据 ：NASA PCoE锂电池数据集（
B0005.mat等），放置在data/文件夹下。
七、应用场景
- 电池健康管理系统（BMS）：实时监测SOH衰减趋势，提前预警更换或维护。
- 退役电池梯次利用筛选：根据SOH预测值判断剩余价值。
- 储能系统运维：对大规模电池组进行健康状态在线评估。
- 学术研究：锂离子电池老化特征提取与数据驱动建模方法验证。