自适应LSTM寿命预测模型

非线老化抗误差累积

通过动态调整观测与预测窗口并融合老化阶段特征，该模型为锂电池全生命周期剩余寿命预测提供了更稳健的方案。

Samrat Koirala, Thakuri · Huibo, Li · Ruan, Diwang · Wu, Xianyu

Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics 2025

参数信息

平均绝对误差降低

0.042

均方根误差降低

0.043

技术优势

非线老化精度高

通过PCA降维和K-means聚类划分老化阶段，动态调整LSTM观测与预测窗口，抑制误差累积。

误差累积更少

在NASA数据集上，MAE和RMSE相比CNN分别减少0.042和0.043，表明误差累积被有效抑制。

公开数据集验证

在公开的NASA和Mendeley数据集上进行验证，可靠性高。

应用场景

• 电池管理系统：集成到BMS中，在非线性老化阶段提供更准确的剩余寿命估计，避免意外停机。
• 电池健康管理：划分老化阶段并动态调整预测窗口，帮助健康管理系统更早发现容量加速衰减。
• 储能系统运维：为储能电站的电池组提供准确的寿命预测，优化维护计划，降低运维成本。
• 电动航空电池：在航空电池的复杂工况下，自适应窗口调整能跟踪快速老化，保障飞行安全。