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    • 参考资料

预测效果

基本介绍

Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测

Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测（单变量）

运行环境Matlab2023b及以上

NASA数据集，B0005号电池数据训练，B0006号电池数据测试预测。

锂电池的剩余寿命预测是一个复杂的问题，锂电池的寿命通常以充电循环次数来衡量，即电池从完全充满到完全放空的一个循环。一般来说，锂电池的寿命在300至500个充电循环之间，但具体取决于电池的类型和质量。锂电池的寿命还受到充电和放电深度的影响。深度充电和放电（充满或放空电池）会增加电池内部反应的强度，从而缩短电池的寿命。相反，浅度充电和放电（在容量的一小部分范围内）可以减缓电池的容量衰减。
Transformer 模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些 Transformer 模型完全不需要人工标注数据。Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attention Layers) 的结构，前面也说过，提出 Transformer 结构的论文名字就叫《Attention Is All You Need》。顾名思义，注意力层的作用就是让模型在处理数据时，将注意力只放在某些数据上。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于Transformer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=171:338     A(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=171:338     B(j,1)=B0006.cycle(i).data.Capacity;     i=i+1;     j=j+1; end  

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501