基于改进型CNN-BiGRU的锂离子电池寿命预测研究

1 研究背景

锂离子电池的稳定性及寿命决定了其在各种用电设备中能否实现高效的运转。当电池的循环充放电次数增多时，电池本身的性能也会随之下降，输出功率会相应变小，从而影响用电设备的工作状态。为实现对用电设备的高效管理以及合理维护，通过预测锂电池的寿命进行相关工作意义重大。

近几年，许多针对锂离子电池寿命预测的数据驱动方法都有了很大进步[1]，传统的预测方法主要是采用电化学模型或经验公式来进行，这种方法需要得到精确的物理参数，很难满足一些复杂工况下存在非线性的退化问题[2]。基于机器学习的方法是从大量的实验数据中找到特征点来建模输入到输出的对应关系，只需要少量的物理模型就可以完成建模任务，而基于深度学习的方法由于具有较好的非线性拟合能力和较强的特征提取能力也逐渐成为了现在研究的热点方向。通过对比不同类型的机器学习模型和深度学习模型会发现卷积神经网络能很好地处理高维度的时间序列数据并可以提取电池充放电过程中的局部特征；双向门控循环单元能很好地建模长周期内信息间的关系[3]。由以上可以看出，CNN+BiGRU 混合模型将利用两种模型的优势，可以更好地挖掘卷积网络中局部特征以及GRU 网络的记忆信息，进而更有效地提升寿命预测的准确性，但是目前的研究还大多是在标准数据集上验证该种模型的效果，并没有充分考虑到如外界环境噪声等外界条件对于锂电池状态参数造成的干扰影响及数据丢失等其他真实世界场景可能遇到的问题，在一定程度上削弱了上述提出的混合模型对于真实的运行情况进行预测的能力。

2 改进型 CNN-BiGRU 模型的设计思路

本节提出一种改进的 CNN-BiGRU 模型来提高锂电池寿命预测精度，具体措施包括：（1） 在 CNN 中加入残差连接结构解决深层网络训练过程中可能产生的梯度消失问题，更好地捕获电池充放电曲线的细小变化；（2）使用注意力机制对BiGRU 的输出结果加权以突出最有利于预测寿命的时序部分；（3） 在输入层添加小波去噪模块利用离散小波变换对原始信号进行预处理，利用小波包变换滤除原始信号的高频噪声，保持有用的基频分量；（4） 增设自适应归一化层增强模型跨数据集的迁移能力。通过以上改进建立出更为稳固有效的预测框架，在后期进行模型实验中使用。

3 模型结构与算法流程

改进型CNN-BiGRU 的全网框架包括 4 个部分，分别是小波去噪层、卷积神经网络特征提取层、双向门控循环单元时序建模层、带有注意力机制的输出层。对于整个模型的过程是这样的：首先对原始的电池运行数据进行小波去噪，去除其自身的测量噪声和外界环境的干扰，保证进入的都是干净的数据；其次将去噪后的数据输入到CNN 层，该层内含多个卷积核大小不一样的卷积块，每个卷积块内包括卷积-批标准化-ReLU 组合结构，同时内部具有残差连接，使得浅层特征可以直接传递给深层，避免深层过深之后数据信息的丢失。

下一步，将 CNN 提取的高层特征平均分配到BiGRU 层，引入软注意力机制在 BiGRU 的输出层，来计算时间步内隐藏状态对应的权重值，增加更加有利于寿命预测的时间步节点。应用学习的评分函数，算出注意力权重，并把注意力权重应用于BiGRU 的隐状态上进行加权求和得到最终的上下文向量，接着把上下文向量送入到全连接层进行非线性变换后得到电池剩余使用寿命预测值。

在训练过程中，损失函数使用均方误差法，优化器采用AdamW，使用学习率衰减法，能达到更好的收敛稳定性。同时为了避免出现过拟合的情况，在训练过程中引入Dropout、早停等措施。基于注意力机制的该模型结构能够有效地将数据集中不同病害条件下木材强度退化过程中的关键退化阶段突出出来，使预测结果更加准确。

4 实验设计与数据来源

为验证模型的有效性，本文使用NASA 锂电池老化数据集作为数据来源。实验选取编号为4 号、8 号、10号和16 号的四只电池作为研究对象，每只电池均经历了完整的充放电循环直至容量衰减至初始容量的70%以下。数据采集频率为1 Hz，涵盖电池容量的关键参数，时间跨度最长可达数百个循环周期，具有一定的代表性。

在数据预处理阶段，首先对原始信号去噪处理，选用Daubechies 小波基（db4）进行三层分解，去除高频噪声，保留容量退化趋势。随后，使用平均电压、放电容量、最大温升构造时间序列样本。使用最小-最大归一化方法将特征值缩放到[0, 1]区间。训练集与测试集按8:2 的比例划分，其中前三只电池（4–10）用于模型训练与超参数调优，16 作为独立测试集用于评估模型的泛化能力。此外，为对比分析，本文还构建了若干基准模型，包括标准 CNN-BiGRU 模型、单一 LSTM 模型、支持向量回归（SVR）以及随机森林回归（RF），所有模型均在相同数据集和训练条件下进行训练与测试，确保比较的公平性。

5 实验结果与性能评估

实验结果表明，改进型 CNN-BiGRU 模型在锂离子电池寿命预测任务中表现出显著优于基准模型的性能。在 NASA B0018 电池的测试集上，改进模型的均方根误差（RMSE）达到 0.018 Ah，平均绝对误差（MAE）为0.014 Ah，决定系数（R²）高达 0.987，明显优于标准 CNN-BiGRU（RMSE: 0.025 Ah, MAE: 0.020 Ah, R²:0.972) 、LSTM（RMSE: 0.033 Ah, MAE: 0.027 Ah, R²:0.951) ）、SVR（RMSE: 0.041 Ah, MAE: 0.034 Ah, R²: 0.928）和随机森林（RMSE: 0.038 Ah, MAE: 0.031 Ah, R²: 0.936）。

6 结论

本文提出了一种改进的 CNN-BiGRU 模型来实现锂离子电池剩余使用寿命预测，运用小波去噪、残差连接、注意力机制和自适应归一化方法对特征提取、噪声抑制、时序建模环节进行优化，对比实验结果表明改进后的CNN-BiGRU 模型相较于传统的机器学习及深度学习方法，其在 NASA 公开数据集上对于电池剩余使用寿命的预测具有更高的精确度，同时其亦具有较强的鲁棒性和泛化能力。

参考文献

[1] 李英顺, 阚宏达, 郭占男, 等 . 基于数据预处理和 VMD-LSTM-GPR 的锂离子电池剩余寿命预测[J].电工技术学报, 2024, 39(10): 3244-3258.

[2] 周才杰, 汪玉洁, 李凯铨, 等. 基于灰色关联度分析-长短期记忆神经网络的锂离子电池健康状态估计[J]. 电工技术学报, 2022, 37(23): 6065-6073.

[3] WANG J J, ZHAO L L, SU X H. Marginalized particle flow filter[J]. Circuits, Systems, and SignalProcessing,2019, 38(7): 3152-3169.