关键词流·SOX 与寿命预测·· 8 天前AI 评分38
广西大学团队提出融合电化学物理信息的双分支 CNN 用于锂电池 RUL 预测
A dual-branch convolutional neural network based on physical information is used for predicting the remaining useful life of lithium-ion batteries
模型导读
广西大学团队提出一种基于电化学物理信息的双分支卷积神经网络用于锂电池 RUL 预测，主分支为多尺度时间卷积、辅助分支为残差网络，并设计以退化特征为引导信号的信息引导通道注意力 IGCA。模型还引入融合电化学退化规律与库仑效率的物理约束损失函数，使预测与电池退化的物理演化更一致。实验显示该方法在 CALCE 数据集上 RMSE 为 1.57%–2.12%，在 XJTU 数据集上表现出较好适用性。
来源：关键词流·SOX 与寿命预测 · doi.org