🔋 内阻 · SOH 实战课

📘 30 章 · 从入门到部署

01

课程导论：为什么内阻是SOH的核心指标？课程目标与学习路径

02

电池基础回顾锂离子电池工作原理、关键参数（电压、电流、温度、容量）

03

内阻的物理本质欧姆内阻与极化内阻的区别与成因

04

内阻测量方法（上）直流放电法（DCR）的原理与实操步骤

05

内阻测量方法（下）交流注入法（EIS）的原理与频谱解读

06

Python环境搭建 Anaconda安装、Jupyter Notebook配置、必备库

07

数据采集实战使用Python读取CSV格式的电池充放电数据

08

数据清洗与预处理缺失值处理、异常值检测（3σ原则）、数据平滑

09

特征工程（上）从电压/电流曲线中提取内阻特征（ΔV/ΔI）

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特征工程（下）温度补偿、SOC分段下的内阻归一化处理

11

SOH定义与计算容量衰减法 vs 内阻增长法，为什么内阻法更灵敏？

12

线性回归模型用sklearn建立内阻-SOH的一元线性回归

13

模型评估 R²、RMSE、MAE，如何判断模型好坏？

14

多项式回归捕捉内阻与SOH的非线性关系（二阶/三阶）

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实战案例1 使用公开数据集（NASA电池数据集）进行内阻-SOH建模

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实战案例2 不同温度下（25°C vs 45°C）内阻-SOH模型的差异分析

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实战案例3 不同放电倍率（0.5C vs 1C）对内阻测量的影响

18

卡尔曼滤波入门为什么需要滤波？一维卡尔曼滤波原理

19

卡尔曼滤波实战用Python实现内阻在线估计

20

扩展卡尔曼滤波（EKF）处理非线性内阻-SOH关系

21

机器学习进阶：随机森林回归预测SOH 集成方法提升精度

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机器学习进阶：XGBoost在内阻-SOH预测中的应用梯度提升实战

23

特征重要性分析哪些因素最影响SOH预测？SHAP值解读

24

模型部署将训练好的模型导出为ONNX格式，用于嵌入式系统

25

BMS集成如何将内阻-SOH算法写入实际BMS代码（伪代码）

26

异常诊断内阻突变预警——如何识别微短路与锂枝晶？

27

电池老化机理 SEI膜增长、活性物质损失、电解液分解与内阻的关系

28

数据可视化用Plotly制作交互式内阻-SOH仪表盘

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行业标准与规范 QC/T 897、UL 1973中对内阻测试的要求

30

课程总结与未来展望固态电池、AI驱动的SOH预测趋势