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摘要 - 电池是动态系统，具有复杂的非线性老化，高度依赖于细胞设计，化学，制造和操作条件。对蝙蝠周期寿命的预测和衰老状态的估计对于使用电池研发，测试以及进一步了解电池降解方式很重要。除了测试之外，电池管理系统还依靠实时型号，并在机上诊断和预后进行安全操作。估计电池的健康状况和剩余的寿命对于优化性能和最佳使用资源很重要。本教程以第一原理，机器学习和混合电池模型的概述开始。然后，解释并展示了用于开发可解释的机器学习模型的典型管道，以从实验室测试数据中进行循环寿命预测。我们强调了机器学习模型的挑战，激发了物理在混合建模方法中的融合，这是破译电池老化轨迹所需的，但需要更多数据并进一步研究电池降解物理。教程结束了有关概括和进一步研究方向的讨论。
锂离子电池的循环寿命预测
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