一、研究背景

锂离子电池是电动汽车、储能系统等领域的核心组件，其健康状态（State of Health, SOH） 和剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL） 的准确预测对系统安全与维护至关重要。本研究采用NASA公开的电池老化数据集（B0005、B0006），构建一个结合卷积神经网络（CNN） 与SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制的深度学习模型，实现对电池容量的高精度预测与寿命评估。

二、主要功能

1. 数据预处理：滑动窗口构建时间序列样本，归一化处理。
2. 模型构建：搭建具有SE注意力机制的CNN回归模型。
3. 模型训练与验证：使用Adam优化器进行训练，支持学习率动态调整。
4. 电池容量预测：对训练集（B0005）和测试集（B0006）进行容量预测。
5. 性能评估：计算RMSE、MAE、MAPE、R²、RPD等多项指标。
6. 可视化分析：

• 训练过程曲线（损失、RMSE）
• 预测对比图、误差分布图
• 拟合效果图（散点+拟合线）
• 极坐标图、雷达图、罗盘图等多维可视化

1. 剩余寿命估计：基于预设阈值（如1.4 Ah）预测电池失效前的剩余循环次数。

三、算法步骤

数据导入：读取B0005（训练）、B0006（测试）电池容量序列。

序列重构：使用滑动窗口（kim=1，zim=1）构造输入-输出样本。

数据归一化：使用mapminmax将数据缩放到[0,1]区间。

构建CNN-SE-Attention网络：

• 卷积层（3层）+ ReLU
• SE注意力模块（全局平均池化 + 全连接层 + Sigmoid）
• 特征加权（乘法层）
• 全连接回归输出

训练设置：

• 优化器：Adam
• 批大小：16
• 最大迭代次数：1000
• 学习率调度：800次后降至0.1倍

预测与反归一化：输出预测值并还原为原始量纲。

评估与可视化：计算误差指标并绘制多种图表。

四、技术路线

• 深度学习框架：MATLAB Deep Learning Toolbox
• 网络结构：CNN + SE注意力机制 + 回归输出
• 数据处理：时间序列滑动窗口 + 归一化
• 评估体系：多指标综合评估（RMSE、R²、RPD、MAPE等）
• 可视化工具：极坐标/雷达图

七、运行环境

• 平台：MATLAB2024B
• 数据格式：Excel（.xlsx），单列容量序列

八、应用场景

1. 电动汽车电池管理系统（BMS）：实时预测电池容量衰减趋势。
2. 储能系统健康监测：评估电池组状态，预警失效风险。
3. 电池研发与测试：加速老化测试中的数据建模与寿命分析。
4. 工业预测性维护：结合物联网数据，实现电池剩余寿命在线估计。