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电池预测 | 第28讲基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测

article 2025/6/2 16:48:17

电池预测 | 第28讲基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测

预测效果

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基本描述

电池预测 | 第28讲基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测

运行环境Matlab2023b及以上，锂电池剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测是电池健康管理（Battery Health Management, BHM）的核心任务之一。

代码功能
该代码实现了一个基于 CNN-GRU 混合模型的电池容量退化预测模型，主要功能包括：

电池容量时间序列预测：利用历史电池容量数据（B0005）训练模型，预测另一电池（B0006）的剩余寿命。

数据预处理：包括时间序列重构、归一化、数据格式转换，以适应深度学习模型输入。

模型构建与训练：结合卷积神经网络（CNN）提取局部特征和门控循环单元（GRU）捕捉时序依赖关系。

结果分析与可视化：计算多种评价指标（RMSE、MAE、R² 等），并通过回归图、误差直方图、极坐标损失曲线等展示模型性能。

算法步骤
数据导入与划分：

从 Excel 文件加载训练集（5号电池）和测试集（6号电池）。

通过历史步长将时序数据重构为 [输入序列, 输出值] 的格式。

数据预处理：

归一化：使用 mapminmax 将输入和输出数据缩放到 [0, 1] 范围。

数据平铺：将输入数据转换符合 CNN 输入要求。

模型构建：

CNN 部分：包含 2 个卷积层（16 和 32 个滤波器）+ ReLU 激活，用于提取局部特征。

GRU 部分：64 个隐含单元的 GRU 层，捕捉时序依赖关系。

全连接与回归：输出层预测电池容量，损失函数为均方误差（MSE）。

序列折叠与反折叠：处理时序数据与 CNN 的维度兼容性。

模型训练：

使用 Adam 优化器，学习率动态调整（初始 0.001，50 周期后降为 0.0001）。

最大训练周期 100，批大小 64，L2 正则化系数 0.001。

预测与评估：

对训练集和测试集进行预测，反归一化后计算 RMSE、MAE、MAPE、R² 等指标。

绘制回归图、误差直方图、损失曲线、雷达图等，直观展示模型性能。

参数设定
数据参数：

kim = 2：用前 2 个时间步的历史数据作为输入。

zim = 1：预测下一个1 个时间步的容量值。

模型结构参数：

卷积核大小：[3, 1]，滤波器数量：16 → 32。

GRU 隐含单元数：64。

输出维度：outdim = 1（单值回归）。

训练参数：

优化器：Adam，初始学习率 0.001。

正则化：L2 正则化系数 0.001。

最大训练周期：100，批大小 64。

模型原理
CNN-GRU 混合架构：

CNN：通过卷积层捕捉局部时序模式，增强特征表达能力。

GRU：处理时序数据的长期依赖关系（如电池容量退化趋势），解决传统 RNN 的梯度消失问题。

混合优势：CNN 提取空间特征，GRU 建模时序动态，两者结合提升预测精度。

序列折叠与反折叠：

折叠层：将时序数据转换为适合 CNN 处理的 2D 结构。

反折叠层：将 CNN 输出还原为时序格式，输入 GRU 层。

损失函数与优化：

回归任务使用均方误差（MSE）作为损失函数。

Adam 优化器动态调整学习率，平衡收敛速度与稳定性。

关键特点
多维度评估：通过 RMSE、MAE、MAPE、R²、RPD 等指标评估模型性能。

创新可视化：极坐标损失曲线、雷达图、罗盘图等增强结果可解释性。

工程适用性：直接应用于电池剩余寿命预测，代码结构清晰。

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程序设计

完整程序和数据获取私信回复电池预测 | 第28讲基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测。


%% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口 
format compact;%压缩空格
tic;%开始计时
%% 005号电池
load('B0005.mat')
m1=616; %有616个数据
n1=168; %有168个discharge放电数据
[~,index] = sortrows({B0005.cycle.type}.');
B0005.cycle = B0005.cycle(index);
clear index  %以上3行为将type排序
A=zeros(168,1); %A矩阵为168行1列的零矩阵
j=1;
for i=171:338A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
% 6号电池
load('B0006.mat')
m2=616;
n2=168;
[~,index] = sortrows({B0006.cycle.type}.');
B0006.cycle = B0006.cycle(index);
clear index
B=zeros(168,1);
j=1;
for i=171:338B(j,1)=B0006.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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