预测效果
基本介绍
Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测
Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测（单变量）
运行环境Matlab2023b及以上
NASA数据集，B0005号电池数据训练，B0006号电池数据测试预测。
锂电池的剩余寿命预测是一个复杂的问题，锂电池的寿命通常以充电循环次数来衡量，即电池从完全充满到完全放空的一个循环。一般来说，锂电池的寿命在300至500个充电循环之间，但具体取决于电池的类型和质量。锂电池的寿命还受到充电和放电深度的影响。深度充电和放电（充满或放空电池）会增加电池内部反应的强度，从而缩短电池的寿命。相反，浅度充电和放电（在容量的一小部分范围内）可以减缓电池的容量衰减。
Transformer 模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些 Transformer 模型完全不需要人工标注数据。Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attention Layers) 的结构，前面也说过，提出 Transformer 结构的论文名字就叫《Attention Is All You Need》。顾名思义，注意力层的作用就是让模型在处理数据时，将注意力只放在某些数据上。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于Transformer的锂电池剩余寿命预测。
%% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口
format compact;%压缩空格
tic;%开始计时
%% 005号电池
load('B0005.mat')
m1=616; %有616个数据
n1=168; %有168个discharge放电数据
[~,index] = sortrows({B0005.cycle.type}.');
B0005.cycle = B0005.cycle(index);
clear index %以上3行为将type排序
A=zeros(168,1); %A矩阵为168行1列的零矩阵
j=1;
for i=171:338
A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;
i=i+1;
j=j+1;
end
% 6号电池
load('B0006.mat')
m2=616;
n2=168;
[~,index] = sortrows({B0006.cycle.type}.');
B0006.cycle = B0006.cycle(index);
clear index
B=zeros(168,1);
j=1;
for i=171:338
B(j,1)=B0006.cycle(i).data.Capacity;
i=i+1;
j=j+1;
end
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501
