基于退化分类改进CNN算法的锂电池早期循环寿命预测方法

本发明涉及一种基于退化分类改进CNN算法的锂电池早期循环寿命预测方法，采用聚类算法对电池进行分类，针对不同衰退模式的电池设计对应的改进CNN网络，结合手动和自提取两类特征进行预测，最终提高循环寿命预测精度，因而具有精度高，简单易用的优点。本方法分别使用领域适应和SE模块设计CNN网络，可以利用退化分类结果优化回归预测结果，提高网络的泛化和通用性，进而提高循环寿命预测精度。与现有的CNN预测模型相比，通过设计合适的CNN模型参数，采用无监督聚类初步地将电池分成短寿命电池和长寿命电池，然后分别引入领域适应和SE模块，提高了短寿命电池和长寿命电池的寿命预测精度。