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锂离子电池因其高能量密度、低成本和长寿命而被广泛应用于电子设备中[1]。作为电池管理系统的一项重要功能,剩余使用寿命预测可以提前提供可能的故障时间,以便进行诊断和预测,并有助于电池单元和系统的制造和运行。同时,这也是一项具有挑战性的任务,因为电池的容量衰减是一个受内部物理和操作条件影响的复杂非线性过程。有许多关于电池剩余使用寿命预测的优秀研究工作,其中基于模型的方法和数据驱动方法是两个主要分支。基于模型的方法建立数学模型或半经验模型来捕捉内部过程、操作条件和电池容量衰减之间的关系。基于第一性原理的

使用 LSTM RNN 预测锂离子电池循环寿命

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