MATLAB环境下基于线性回归的快速充电锂离子电池剩余循环寿命预测

锂离子电池（简称锂电池）以其能量密度高、功率大和自放电率低等优势而广泛应用于储能领域。 然而，锂离子电池在长时间使用中会发生性能和寿命的衰减，且成组电池中个别电芯性能的衰减极易导致严重安全隐患，这已成为锂电池安全性与可靠性的持续挑战。因此，准确预测锂电池剩余使用寿命 （Remaining Useful Life，RUL）对完善电池管理策略，降低电池运行风险、提高电池运行稳定性具有重要的意义。在过去的几十年中，众多研究人员已经开发了许多方法和技术来预测锂电池的RUL，这些方法大致可分为基于模型的方法和基于数据驱动的方法。

基于模型的方法是透过电池的内部机理，来搭建锂电池退化模型，然后进行优化求解的一类算法。例如基于可在线实现的分数阶等效电路模型的RUL预测算法，但是这类等效电路算法模型复杂，且是基于特定的测试条件和电池构造的模型，因此适应性较差。

还可以通过电化学模型研究锂电池的退化规律，来实现RUL的预测，但电化学模型参数难以估计，且模型受到多种因素的影响，例如电池状态和外部环境等。总的来说，基于模型的算法存在参数难以估计、受多种因素影响以及模型过于复杂等问题，因此在实际工程应用中难以实现。

相比之下，基于数据驱动的方法不需要考虑锂电池内部特性，它通过分析锂电池历史运行数据探究电池老化的内在规律，从而实现锂电池RUL预测，因此更多学者用此类算法做研究。比如采用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法进行在线估计的RUL方法和采用高斯过程回归（GaussianProcessRegression，GPR）和主成分分析（
PrincipalComponentAnalysis，PCA）结合的方法实现锂电池RUL预测。

本项目采用线性回归方法进行快速充电锂离子电池的剩余循环寿命预测。

程序运行环境为MATLAB R2021B，执行基于线性回归的快速充电锂离子电池剩余循环寿命预测，数据集约1.7G。

l=round(length(ewt{1})/2);
rec=cell(size(ewt));
for k=1:length(ewt)
 ewt{k}=[ewt{k}(l-1:-1:1);ewt{k};ewt{k}(end:-1:end-l+1)];
 rec{k}=zeros(length(ewt{1}),1);
 rec{k}=real(ifft(fft(ewt{k}).*mfb{k}));
 rec{k}=rec{k}(l:end-l);
end

结果如下：

完整代码如下：

https://mbd.pub/o/bread/ZJqXkp1s