🔋 SOH算法 · 电池寿命预测
实战课程
⚡ 30章 从入门到前沿
1
SOH概念解析
电池健康状态定义 · SOH与SOC区别 · 物理意义与工程价值
2
电池老化机理
正负极衰退 · 电解液分解 · SEI膜增长 · 锂枝晶
3
SOH表征参数
容量衰减 · 内阻增加 · OCV偏移 · 峰值功率下降
4
容量衰减法
最大容量/标称容量 · 温度与倍率修正
5
内阻增长法
DCIR / EIS评估SOH · 不同SOC内阻特性
6
OCV曲线法
OCV-SOC斜率变化 · 特征点偏移估算SOH
7
增量容量分析(ICA)
dQ/dV曲线 · 峰值位置与高度 · SOH关联
8
差分电压分析(DVA)
dV/dQ曲线 · 平台区变化 · 老化诊断
9
机器学习入门
特征工程 · 数据集划分 · 回归/分类任务
10
线性回归模型
一元/多元线性回归 · Python实现 · RMSE/MAE
11
支持向量回归(SVR)
核函数选择 · 超参数调优 · SOH预测实战
12
随机森林回归
集成学习 · 特征重要性 · 过拟合控制
13
XGBoost与LightGBM
梯度提升树 · 调参策略 · 模型对比
14
深度学习基础
全连接网络 · 激活函数 · 损失函数 · 优化器
15
LSTM网络
RNN原理 · LSTM门控 · 时间序列预测SOH
16
CNN-LSTM混合模型
卷积局部特征 · LSTM时序依赖
17
注意力机制
自注意力 · 多头注意力 · 寿命预测应用
18
迁移学习
预训练微调 · 域自适应 · 小样本SOH预测
19
贝叶斯优化
高斯过程 · 采集函数 · 自动超参数搜索
20
数据预处理
异常值检测(3σ/IQR) · 缺失值填充 · 归一化
21
特征工程实战
电压曲线统计 · 温度积分 · 循环编码 · 差分特征
22
电池循环寿命数据集
NASA · CALCE · MIT开源数据集加载
23
SOH预测全流程实战
加载→预处理→特征→训练→评估→部署
24
模型部署
ONNX导出 · Flask API · 边缘端TensorRT
25
BMS集成
SOH实时计算 · 资源约束 · 优化
26
电池一致性分析
电芯SOH差异 · 串/并联模组 · 均衡策略
27
剩余寿命预测(RUL)
SOH趋势外推 · 经验退化模型 · 概率预测
28
多尺度SOH预测
秒级到年级框架 · 在线更新与离线校准
29
SOH预测的挑战
数据稀疏 · 工况多样 · 传感器噪声 · 泛化
30
前沿趋势
数字孪生 · PINN · 联邦学习在电池管理
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