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一、引言：锂电池剩余寿命预测的核心价值与技术挑战

在新能源汽车、储能系统、便携式电子设备等领域，锂电池作为核心能量来源，其剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测直接关系到设备运行安全性、维护成本与用户体验。传统基于经验的寿命评估方法（如固定周期更换、容量阈值判断）存在精度低、资源浪费等问题，难以满足复杂场景下的动态管理需求。

随着深度学习技术的发展，基于数据驱动的预测模型逐渐成为主流，但面临两大核心挑战：一是锂电池老化过程受充放电循环次数、温度、电流强度等多因素耦合影响，特征维度高且存在非线性关联；二是传统时序模型（如单一 LSTM）难以同时捕捉局部关键特征（如电压突变、容量衰减拐点）与长期时序依赖关系，导致预测精度在长周期场景下大幅下降。

本文提出的CNN-LSTM-Attention 组合模型，通过卷积神经网络（CNN）提取局部关键特征、长短期记忆网络（LSTM）捕捉时序依赖、注意力机制（Attention）强化重要特征权重，形成 “局部特征 - 时序建模 - 关键聚焦” 的三阶预测框架，为锂电池 RUL 预测提供高精度、强解释性的解决方案。

二、核心技术原理：CNN-LSTM-Attention 模型的协同机制

2.1 各组件核心功能与适配性分析

（1）卷积神经网络（CNN）：局部关键特征提取器

锂电池在充放电过程中产生的电压、电流、温度等时序数据，隐含着与老化相关的局部特征（如充电末期电压平台长度、放电过程电压下降速率突变）。CNN 通过卷积核滑动窗口操作，可自动提取这些高维数据中的局部关联特征，过滤噪声干扰 —— 例如，1D 卷积层能有效捕捉电压曲线中 “容量衰减拐点” 对应的局部电压波动特征，为后续时序建模提供高质量的特征输入。

在锂电池 RUL 预测中，CNN 的核心优势在于：无需人工特征工程，可直接处理原始时序数据；通过池化层（如最大池化）压缩特征维度，降低后续模型计算复杂度。

（2）长短期记忆网络（LSTM）：长时序依赖建模工具

锂电池老化是一个长期累积过程，RUL 预测需基于历史循环数据推断未来衰减趋势。传统循环神经网络（RNN）存在 “梯度消失” 问题，无法有效学习长周期时序依赖，而 LSTM 通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）解决这一痛点：

• 遗忘门：决定是否保留历史时序信息（如前 100 次循环的容量衰减规律）；

• 输入门：筛选当前时刻的关键特征（如当前循环的温度异常值）；

• 输出门：整合历史与当前信息，输出时序特征表示。

在 CNN 提取局部特征后，LSTM 可对这些特征的时序关联性进行建模，捕捉 “局部特征随循环次数的变化规律”，为 RUL 预测提供长周期视角。

（3）注意力机制（Attention）：关键特征权重强化

锂电池不同循环阶段的特征对 RUL 的影响存在差异 —— 例如，循环后期（容量衰减至 80% 以下）的电压、容量变化对寿命预测的贡献远大于循环初期。传统 CNN-LSTM 模型对所有时序特征赋予相同权重，易忽略关键阶段信息，导致预测误差增大。

注意力机制通过计算 “特征重要性权重”，强化对 RUL 影响显著的特征贡献：

1. 对 LSTM 输出的时序特征向量进行线性变换，得到查询向量（Query）、键向量（Key）、值向量（Value）；

1. 计算 Query 与 Key 的相似度（如点积），得到注意力分数；

1. 通过 Softmax 归一化分数，得到权重分布；

1. 加权求和 Value 向量，输出最终的注意力增强特征。

在锂电池 RUL 预测中，Attention 可自动聚焦于 “容量快速衰减阶段”“温度异常波动时刻” 等关键时序节点，提升模型对寿命拐点的敏感度。

2.2 模型整体架构与数据流向

CNN-LSTM-Attention 模型的核心逻辑是 “特征提取 - 时序建模 - 权重强化” 的递进式处理，具体数据流向如下：

1. 输入层：接收锂电池时序数据（如每循环的电压 - 时间曲线、电流 - 时间曲线、温度数据），通常以 “循环次数 × 特征维度” 的矩阵形式输入（例如，500 次循环 ×3 个特征：电压、电流、温度）；

1. CNN 模块：通过 1-2 层 1D 卷积层（卷积核大小 3-5）提取局部特征，经 ReLU 激活函数引入非线性，再通过最大池化层（池化窗口大小 2）压缩维度，输出 “循环次数 × 局部特征维度” 的特征矩阵；

1. LSTM 模块：将 CNN 输出的特征矩阵作为输入，设置 1-2 层 LSTM 单元（隐藏层维度 64-256），学习时序依赖关系，输出 “循环次数 × 时序特征维度” 的时序特征向量；

1. Attention 模块：对 LSTM 输出的时序特征向量计算注意力权重，强化关键循环阶段的特征贡献，输出 “1× 融合特征维度” 的全局特征向量；

1. 输出层：通过全连接层将融合特征映射为单值输出，即锂电池的剩余寿命（如剩余循环次数）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]杜伟,王圣,李健,等.基于CNN-LSTM-AM模型的储能锂离子电池荷电状态预测[J].电工技术学报, 2025(9).

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