基于机器学习与物理模型双驱动预测电池剩余寿命的方法

本发明请求保护一种基于机器学习与物理模型双驱动预测电池剩余寿命的方法，包括以下步骤：1、对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、离群值处理、数据归一化等；2、从预处理数据中提取与电池寿命相关的特征，通过主成分分析特征选择方法，筛选出对电池寿命预测影响最大的相关特征；3、基于电池的物理方程和内部参数，建立电池的数学模型，利用最小二乘算法从充电容量曲线中提取预测电池RUL的参数；4、选择深度学习算法，用于从电池材料和工作环境出发预测电池放电容量。同时使用结合物理模型从放电容量中提取的特征作为DNN模型的输入，电池的RUL作为输出进行训练。该方法适用于不同类型的电池和不同的应用场景，具有较强的通用性和适应性。