锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究

一、引言

1.1、研究背景与意义

随着科技的迅速发展，锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点，已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。准确预测锂电池的剩余寿命（RUL），不仅有助于提高设备的运行效率和安全性，还能有效降低维护成本，延长设备使用寿命。因此，锂电池剩余寿命预测研究具有重要的理论和实际应用价值。

1.2、研究现状

目前，锂电池剩余寿命预测的方法主要包括基于物理模型的方法、基于数据驱动的方法和混合方法。基于物理模型的方法通过建立电池内部的化学反应模型来预测寿命，但这种方法的计算复杂度较高，且对电池内部参数的准确性要求较高。基于数据驱动的方法，如人工神经网络、支持向量机等，通过分析电池的历史数据来预测剩余寿命，这类方法对数据的依赖性较强。混合方法则结合了物理模型和数据驱动方法的优点，但实现起来较为复杂。

1.3、研究目的与内容

本研究旨在提出一种基于粒子群优化（PSO