锂离子电池因其能量密度高、自放电率低、循环寿命长、节能环保等优点被广泛应用于航空航天、电动汽车、电子设备和通信系统等众多领域。然而，随着锂离子电池使用时间的增加，电池将会不可避免地老化，如果在失效前无法及时更换电池，将会导致设备运行异常并引起事故的发生。

电池剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）指的是电池在性能退化到失效阈值之前剩余的充放电循环次数，是表征电池性能的一个重要指标。准确地预测电池剩余寿命可以为电池的及时维修和更换提供参考，以实现对设备的预防性维护。

在现有文献中，电池剩余寿命预测方法主要分为基于模型的方法和数据驱动方法。

基于模型的预测方法通过探究电池的物理化学反应和内部构造来建立动态模型，结合粒子滤波（Particle Filter, PF）及其衍生算法对参数进行估计，实现电池剩余寿命预测。但存在两个主要缺点阻碍了基于模型预测方法在实际应用中的可行性：①粒子滤波方法存在粒子贫化的问题，很容易导致RUL预测结果不准确；②由于电池内部反应机制过于复杂，建立精确的退化模型有很大难度。相比之下，数据驱动方法操作简易、使用方便，可以有效地避免上述问题。

基于数据驱动的预测方法不需要考虑复杂的电化学特性，而是从原始数据中提取可以反映退化趋势的健康因子（电压、电流、电阻、容量等），通过智能算法进行学习并完成RUL预测。数据驱动方法主要包括支持向量回归（SVR）、相关向量机（RVM）、高斯过程回归（GPR）及神经网络（ANN）等。

除了上述数据驱动方法外，深度学习在复杂系统建模中具有更好的学习能力，已成为电池健康管理的热点研究领域。长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory Network, LSTM）是一种深度学习神经网络，由于结构的特殊性，更适合处理时间序列预测问题。

根据文献分析可知，影响电池剩余寿命预测精度的主要因素在于数据预处理技术和电池剩余寿命建模方法。考虑到实际应用中容量回升问题，河北工业大学科研人员提出了一种由自适应数据预处理方法和LSTM神经网络组成的锂离子电池剩余寿命预测框架。

他们选取容量作为健康因子，采用自适应双指数模型平滑处理方法消除了原始数据中容量再生现象产生的波动，并使用自适应白噪声完整集成经验模态（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN）分解出容量中的噪声分量，通过预处理数据训练LSTM网络来构建电池剩余寿命预测模型。

图1 本文提出方法的预测框架

研究人员选取NASA和CALCE实验数据集验证该方法的可靠性，得出结论如下：

1）电池在工作过程中受到各种不确定因素的影响，使采集到的数据含有大量的噪声和波动。如果不进行数据预处理，直接采用原始数据进行建模，会使模型准确度大大降低，必要的数据预处理过程有助于提升预测模型的准确度。

2）LSTM神经网络更适合处理时间序列方面的问题，通过本文提出的自适应数据预处理方法，对原始容量数据进行平滑处理和降噪，使处理后的数据具有单调递减的平稳趋势。采用LSTM学习寿命前期的退化趋势来建立预测模型，并进行电池剩余寿命预测，得到了更精确的结果。

3）选取两种开源数据进行实验，在不同预测起点下，采用不同算法组合多种实验方案验证本文方法的优越性和迁移性。实验结果表明，在相同预测条件下，新方法总能取得更好的预测效果，PDF和90%置信区间反映了本方法的强鲁棒性，MAE和RMSE值分别保持在2.45%和3.28%以内，最低分别为0.47%和0.89%。

他们最后指出，该方法具有更高的电池剩余寿命预测精度，降低了预测误差，具有更好的稳定性，为现有锂电池剩余寿命预测研究提供了参考。

本文编自2022年第15期《电工技术学报》，论文标题为“基于数据预处理和长短期记忆神经网络的锂离子电池寿命预测”。本课题得到河北省自然科学基金资助项目的支持。