电池老化模型与寿命预测实战

📚 共计 30 章节

电池老化概述

老化定义 · SEI膜生长 · 锂枝晶 · 活性物质损失 · 性能影响

电池老化实验设计

循环/日历/加速老化 · 测试矩阵设计

数据采集与预处理

系统搭建 · 采样频率 · 清洗归一化

电池容量衰减模型

Arrhenius · Peukert · 半经验 · P2D简化

等效电路模型(ECM)基础

Rint · Thevenin · PNGV · 最小二乘辨识

电化学阻抗谱(EIS)与老化

EIS原理 · Nyquist/Bode · 特征参数演变

数据驱动方法入门

特征工程 · 增量容量分析 · 数据集划分

线性回归与老化预测

一元/多元 · Ridge/Lasso · RMSE/MAE/R²

支持向量机(SVM)应用

SVR · 核函数 · 超参数调优

随机森林与集成学习

Bagging · 特征重要性 · 过拟合控制

集成随机森林

梯度提升树(GBDT/XGBoost/LightGBM)

Boosting · XGBoost实战 · LightGBM高效

循环神经网络(RNN)与时间序列

RNN/LSTM/GRU · SOH序列预测

卷积神经网络(CNN)应用

1D-CNN · 电压/电流特征 · CNN-LSTM

注意力机制与Transformer

自注意力 · Transformer · 时间序列预测

注意力Transformer

生成对抗网络(GAN)与数据增强

GAN原理 · 合成老化数据 · 缓解稀缺

迁移学习与域适应

预训练微调 · 跨电池/工况迁移

迁移域适应

贝叶斯方法与不确定性量化

贝叶斯回归 · 高斯过程 · 置信区间

贝叶斯不确定性

卡尔曼滤波与状态估计

KF/EKF · SOC与SOH联合估计

卡尔曼状态

粒子滤波与非线性系统

粒子滤波 · 重采样 · 对比卡尔曼

粒子滤波非线性

电池寿命预测指标

SOH · RUL · EOL · 预测评价指标

基于阈值的寿命预测方法

固定/自适应阈值 · 多指标融合

相似性匹配与案例推理

DTW · 欧氏距离 · 案例库构建

相似性案例

混合模型与融合策略

物理+数据驱动 · 串/并行 · 贝叶斯平均

BMS中的老化算法

硬件约束 · 嵌入式实现 · 实时更新

电池老化数据集介绍

NASA · CALCE · 斯坦福 · 开源数据

数据集开源

Python工具链与库

NumPy/Pandas · Scikit-learn · PyTorch · PyBAMs

模型部署与边缘计算

量化剪枝 · ONNX · 树莓派/Jetson

电池老化实验数据分析实战

原始数据→SOH曲线 · 特征提取 · 训练评估

实战全流程

电池寿命预测系统设计

架构 · 数据库 · API · 可视化仪表盘

前沿趋势与挑战

固态电池 · 快充老化 · 数字孪生 · 联邦学习