基于变分模态分解和多头注意力的锂电池寿命预测

锂离子电池被认为是迄今为止最高效的储能设备之一,以锂离子电池为核心的电动汽车凭借节能环保、经济实惠和安静舒适等特点受到了用户的喜爱,但随着电动汽车使用次数增加,因电池充放电所导致的车辆里程下降和电池使用安全问题越来越受到人们的关注。因此,本文提出了一种利用变分模态分解(VMD)和多头注意力机制(MHNN)的方法估算锂离子电池的健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)。该方法结合了VMD处理数据的优秀特性和MHNN提取不同变量之间交互作用的优势,解决了常规方法在遇到波动数据时预测不准确的问题,利用变模态分解(VMD)、网格搜索算法(GridSearch),对MHNN的参数进行优化。实验结果表明,本文所提出的VMD-MHNN方法在预测锂离子电池剩余使用寿命时均优于传统神经网络模型,具有较高的鲁棒性和更加稳定的预测性能。