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电池寿命估计对于优化电池性能和最小降解至关重要，以提高电池动力系统的效率和可靠性。预测锂离子电池（LIB）剩余的有用寿命（RUL）的现有方法忽略了电池参数的关系依赖性以建模非线性降解轨迹。我们介绍了电池绘画集框架，该框架共同学会了在电池参数之间结合离散的依赖图结构，以捕获复杂的相互作用和图形学习算法，以建模用于RUL预后的固有电池降解。所提出的方法在公开可用的电池数据集上的显着余量优于几种流行方法，并实现了SOTA性能。我们报告了消融研究，以支持我们的方法的功效。
电池绘画：锂离子电池的关系学习（LIBS）寿命估计
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