CN115980584A - 基于多特征融合lstm网络的锂电池rul估计方法 - Google Patents

基于多特征融合lstm网络的锂电池rul估计方法 Download PDF

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CN115980584A
CN115980584A CN202310081931.8A CN202310081931A CN115980584A CN 115980584 A CN115980584 A CN 115980584A CN 202310081931 A CN202310081931 A CN 202310081931A CN 115980584 A CN115980584 A CN 115980584A
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王晓华
倪南冰
周安如
尹陆军
戴科
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Tianjin Huazhi Energy Technology Co ltd
Hefei University of Technology
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Tianjin Huazhi Energy Technology Co ltd
Hefei University of Technology
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Abstract

本发明公开了一种基于多特征融合LSTM网络的锂电池RUL估计方法，包括：1.获取实验室环境下的电池充放电数据集以及自然环境下的数据集；2.建立多特征融合模块，实现高维数据降维、特征融合以及多特征重加权；3.建立基于局部和全局特征联合的LSTM网络，提取时序之间的局部特征以及数据整体趋势的全局特征；并将局部去全局特征融合计算得到下一时刻预测值；4.构建均方损失函数，优化模型参数。本发明充分考虑了电池的容量特征以及电流、电压、温度等辅助特征对电池容量预测的影响，提高了电池RUL预测精度；从而能对工业生产以及电池储能相关行业有更好的辅助作用，保证电池数据的可靠性，提高生产效率。

Description

基于多特征融合LSTM网络的锂电池RUL估计方法
技术领域
本发明涉及储能电池剩余寿命预测技术领域，特别涉及一种基于注意力机制算法的多特征融合LSTM网络的锂电池RUL估计方法。
背景技术
社会迅速发展的今天，能源的需求不断增长，同时对于能源存储的要求也越来越高。锂电池因自身储能方面的优势被广泛应用各领域的储能设备中。但锂电池在充放电循环中受高温、老化、使用不按规格等因素影响，电池逐渐老化，从而引发储能设备故障，带来了巨大的人力财力损失。因此如何准确的判断锂电池的剩余寿命，发挥储能电池的最佳性能，成为了当前国内外研究的热点。由于锂电池的充放电循环周期较长，影响电池寿命的因素较多，因此传统的方法存在考虑特征因素不足、精度不高等问题。
发明内容
本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于注意力机制算法的多特征融合LSTM网络的锂电池RUL估计方法，以期能充分考虑多个特征对电池剩余寿命的影响，提高电池剩余寿命预测精度并具有较大的适用范围，从而能提高储能电池相关应用的安全性、可靠性，并能提升工业生产效率，进而能对工业生产以及电池储能相关行业有更好的辅助作用。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种基于多特征融合LSTM网络的锂电池RUL估计方法的特点在于，包括以下步骤：
步骤S1、获取室内环境下电池在K次放电过程中的电压、电流、温度以及放电结束时的电池容量并构成电池放电数据集；将所述电池充放电数据集中第k次放电过程第i时刻的电压序列记为
Figure BDA0004067675290000011
记第k次放电过程第i时刻的电流记为
Figure BDA0004067675290000012
第k次放电过程中第i时刻的温度序列记为
Figure BDA0004067675290000013
第k次放电结束时的电池容量记为Ck；其中，
Figure BDA0004067675290000014
表示第k次放电过程中第i时刻的电压；
Figure BDA0004067675290000015
表示第k次放电过程中第i时刻的电流；
Figure BDA0004067675290000016
表示表示第k次放电过程中第i时刻的温度；
步骤S2、建立基于卷积神经网络的多特征融合网络，包括：高维特征降维模块、特征融合模块和重加权模块；
步骤S2.1、所述高维特征降维模块是基于一维卷积神经网络，并依次包括：第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、第四特征计算块；其中，所述第四特征计算块由一个平均池化层和全连接层构成；
将第k次放电过程中的电压序列
Figure BDA0004067675290000021
电流序列
Figure BDA0004067675290000022
温度序列
Figure BDA0004067675290000023
输入所述高维特征降维模块中进行特征提取，得到第k次放电过程中的特征向量
Figure BDA0004067675290000024
其中，
Figure BDA0004067675290000025
表示第k次放电过程中的电压特征向量，
Figure BDA0004067675290000026
表示第k次放电过程中的电流特征向量，
Figure BDA0004067675290000027
表示第k次放电过程中的温度特征向量；
步骤S2.2、所述特征融合模块将所述的特征向量V′k与Ck拼接后构成第k次放电过程中的输入特征向量，对第k次放电过程中的输入特征向量进行均值方差的归一化处理，得到归一化后的第k次放电过程中的融合特征向量
Figure BDA0004067675290000028
其中，
Figure BDA0004067675290000029
表示电压融合特征向量，
Figure BDA00040676752900000210
表示电流融合特征向量，
Figure BDA00040676752900000211
表示温度融合特征向量，
Figure BDA00040676752900000212
表示容量融合特征向量；
步骤S2.3、所述重加权模块包括一个全连接层和一个softmax层；
将所述第k次放电过程中的融合特征向量Vk通过tanh函数的处理后，得到临时向量
Figure BDA00040676752900000213
将
Figure BDA00040676752900000214
依次通过全连接层、softmax层的计算后得到第k次放电过程中的重加权向量
Figure BDA00040676752900000215
Figure BDA00040676752900000216
其中，
Figure BDA00040676752900000217
到
Figure BDA00040676752900000218
分别为
Figure BDA00040676752900000219
到
Figure BDA00040676752900000220
的重加权因子；
将重加权向量Rk和特征向量Vk进行按位相乘，从而得到第k次放电过程中的多特征融合向量
Figure BDA00040676752900000221
其中，
Figure BDA00040676752900000222
代表第k次放电过程中的电压多特征融合向量，
Figure BDA00040676752900000223
代表第k次放电过程中的电流多特征融合向量，
Figure BDA00040676752900000224
代表第k次放电过程中的温度多特征融合向量，
Figure BDA00040676752900000225
代表容量多特征融合向量，进而得到K次放电过程中的多特征融合向量所构成的多特征融合矩阵D＝{(D1)T,(D2)T,...,(Dk)T,...,(DK)T}，其中，符号T代表矩阵的转置；
步骤S3、构建基于局部和全局特征联合的LSTM网络，包括：长短期记忆网络LSTM、局部注意力模块、全局注意力模块和局部全局特征融合模块；
步骤S3.1、所述长短期记忆网络LSTM，包括：E个记忆细胞，用于对多特征融合矩阵D进行上下文相关知识的训练学习；
设置滑动窗口的长度为E，并对多特征融合矩阵D进行滑窗处理，得到M个不同滑动窗口下的多特征融合序列；
将第m个滑动窗口下的多特征融合序列输入所述长短期记忆网络LSTM中进行处理，从而由E个记忆细胞输出第m个滑动窗口中的隐藏层输出向量集合
Figure BDA00040676752900000226
Figure BDA0004067675290000031
其中，
Figure BDA0004067675290000032
表示第m个滑动窗口中第j个记忆细胞输出的j时刻之前的隐藏层输出向量；
步骤S3.2、所述局部注意力模块，包括：局部注意力计算层和局部注意力融合层；
将所述第m个滑动窗口中第j个记忆细胞输出的隐藏层输出向量
Figure BDA0004067675290000033
通过tanh函数的计算后得到临时参数
Figure BDA0004067675290000034
并输入所述局部注意力计算层中，从而利用式(1)得到第m个滑动窗口中的第j个局部注意力权重
Figure BDA0004067675290000035
Figure BDA0004067675290000036
式(1)中，ε表示常数；
所述的局部注意力融合层利用式(2)得到第m个滑动窗口中的局部特征向量
Figure BDA0004067675290000037
Figure BDA0004067675290000038
步骤S3.3、所述全局注意力模块利用式(3)对所述多特征融合矩阵阵D进行计算，得到第m个滑动窗口中的全局特征向量
Figure BDA0004067675290000039
Figure BDA00040676752900000310
式(3)中，α1,α2,....,αK为K个多特征融合向量的常系数，β为偏置；
步骤S3.4、所述局部全局特征融合模块将所述局部特征向量
Figure BDA00040676752900000311
和全局特征向量
Figure BDA00040676752900000312
进行拼接后得到第m个滑动窗口中的预测向量
Figure BDA00040676752900000313
将预测向量
Figure BDA00040676752900000314
经过全连接层的计算后得到第m个滑动窗口中E+1时刻的预测向量
Figure BDA00040676752900000315
其中，
Figure BDA00040676752900000316
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的电压值，
Figure BDA00040676752900000317
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的电流值，
Figure BDA00040676752900000318
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的温度值，
Figure BDA00040676752900000319
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的容量值；
步骤S4、根据所述预测向量P，利用式(4)建立均方损失函数L：
Figure BDA00040676752900000320
式(4)中，
Figure BDA00040676752900000321
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的真实值，且
Figure BDA00040676752900000322
其中，
Figure BDA00040676752900000323
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的电压多特征融合向量真实值，
Figure BDA00040676752900000324
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的电流多特征融合向量真实值，
Figure BDA0004067675290000041
表示第m个滑动窗口中E+1时刻的温度多特征融合向量真实值，
Figure BDA0004067675290000042
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的容量多特征融合向量真实值；
步骤S5、利用Adam优化器对所述多特征融合网络和LSTM网络进行训练，并计算所述均方损失函数以更新网络参数，直到均方损失函数L收敛为止，从而得到训练后的网络模型实现对锂电池RUL的预测。
本发明一种电子设备，包括存储器以及处理器的特点在于，所述存储器用于存储支持处理器执行所述的锂电池RUL估计方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
本发明一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序的特点在于，所述计算机程序被处理器运行时执行所述的锂电池RUL估计方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明充分考虑了影响电池剩余寿命的多特征因素，并使用特征融合算法将多个特征序列作为数据输入，从而有效解决了现有方法中忽略充放电过程中的电流、电压、温度等因素导致的结果精度不高的难题，并解决了因电池充放电多特征之间数据维度不同，无法一起训练的难题，最终得以高效、精准地提取多特征输入，充分考虑了影响电池寿命的多个因素，从而提高了工业电池利用效率，改善了电池RUL预测方法。
2、本发明通过加入局部全局特征联合模块，计算多特征时间序列中不同的记忆细胞输出对预测结果的影响因子，并与多个记忆细胞数据加权求和，解决了以往方法忽略多个记忆细胞输出对结果的影响，同时考虑到整体时间序列趋势，使得模型预测精确度提升。
3、本发明使用LSTM网络进行电池剩余寿命预测，其对时间序列有很好的表达能力，考虑到目前公开的数据集中电池剩余寿命相关数据较少，使用LSTM网络不容易出现欠拟合问题，从而能较好地应对数据较为欠缺的情况。
4、本发明考虑电池放电过程中的电流、电压、温度等辅助特征，结合电池在充放电循环中的容量变化，形成多特征融合的数据输入；同时加入注意力机制，有效关注输入序列中重要的影响因素，其使得时间序列模型可以关注到更多影响到预测结果的相关特征，从而既可以让模型预测的结果更为精确，又可以提高模型的鲁棒性。
附图说明
图1是本发明的模型结构图；
图2是现有技术中LSTM基本单元的结构示意图；
图3是本发明注意力机制算法的具体模型图；
图4是本发明滑动窗口算法划分后的数据结构图。
具体实施方式
本实施例中，一种基于多特征融合LSTM网络的锂电池RUL估计方法，是为了充分利用电池充放电中的多特征时间序列信息，将多特征融合算法融入模型中，同时考虑到模型时间序列的局部以及全局特征之间的相关联系，用以保证模型的精确性。具体的说，如图1所示，该估计方法包括如下步骤：
步骤S1、获取实验室环境下的电池充放电数据集以及自然环境下的数据集集：
获取室内环境下电池在K次放电过程中的电压、电流、温度以及放电结束时的电池容量并构成电池放电数据集MMI、Oulu-CASIA，实验所用数据具体参数如表1所示；将电池充放电数据集中第k次放电过程第i时刻的电压序列记为
Figure BDA0004067675290000051
记第k次放电过程第i时刻的电流记为
Figure BDA0004067675290000052
第k次放电过程中第i时刻的温度序列记为
Figure BDA0004067675290000053
Figure BDA0004067675290000054
第k次放电结束时的电池容量记为Ck；其中，
Figure BDA0004067675290000055
表示第k次放电过程中第i时刻的电压；
Figure BDA0004067675290000056
表示第k次放电过程中第i时刻的电流；
Figure BDA0004067675290000057
表示表示第k次放电过程中第i时刻的温度；
此时数据格式显示如下：
V＝{v1,v2...vK}
I＝{i1,i2...iK}
T＝{t1,t2...tK}
C＝{c1,c2...cK}
其中，vk、ik、tk为向量，代表第k次放电过程中的共计n个时刻的值。而电池剩余容量则在一次放电结束后为一个值。故电压、电流、温度的数据维度与电池容量的数据维度不相同。
表1 NASA实验数据集信息
Figure BDA0004067675290000058
Figure BDA0004067675290000061
步骤S2、建立基于卷积神经网络的多特征融合网络，包括：高维特征降维模块、特征融合模块和重加权模块；提取不同特征数据中的特征和数据特征融合；实现高维数据降维、特征融合以及多特征重加权；
步骤S2.1、高维特征降维模块是基于一维卷积神经网络，并依次包括：第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、第四特征计算块；其中，第四特征计算块由一个平均池化层和全连接层构成；
第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块的卷积核皆为1*3的卷积核，第四特征计算块由一个平均池化层窗口大小为4。和全连接层构成，其中全连接层有2层隐藏层，神经元个数分别为128个和256个，输出层大小为3，即用三个特征值表示时间序列；
将第k次放电过程中的电压序列
Figure BDA0004067675290000062
电流序列
Figure BDA0004067675290000063
温度序列
Figure BDA0004067675290000064
输入特征提取模块中进行特征提取，得到第k次放电过程中的特征向量
Figure BDA0004067675290000065
Figure BDA0004067675290000066
实现高维特征降维；其中，
Figure BDA0004067675290000067
表示第k次放电过程中的电压序列经过特征降维得到的电压特征向量，
Figure BDA0004067675290000068
表示第k次放电过程中的电流序列经过特征降维得到的电流特征向量，
Figure BDA0004067675290000069
表示第k次放电过程中的温度序列经过特征降维得到的温度特征向量；
此时，电压、电流、温度的维度从n维降到了3维，电池容量为1维，可以进行向量拼接实现特征融合。否则，不经过特征降维融合得到的特征向量计算量过大且低维特征占比较小，可能被忽视。
步骤S2.2、特征融合模块将的特征向量V′k与Ck拼接后构成第k次放电过程中的输入特征向量，对第k次放电过程中的输入特征向量进行均值方差的归一化处理，得到归一化后的第k次放电过程中的融合特征向量
Figure BDA00040676752900000610
其中，
Figure BDA00040676752900000611
表示电压融合特征向量，
Figure BDA00040676752900000612
表示电流融合特征向量，
Figure BDA00040676752900000613
表示温度融合特征向量，
Figure BDA00040676752900000614
表示容量融合特征向量；
其中，由于数据数值差距多大，计算得到的特征难以训练。而数据归一化使得没有可比性的数据变得具有可比性，同时又保持相比较的数据之间的相对关系。
步骤S2.3、重加权模块包括一个全连接层和一个softmax层；
将第k次放电过程中的融合特征向量Vk通过tanh函数的处理后，得到临时向量
Figure BDA0004067675290000071
Figure BDA0004067675290000072
其中
Figure BDA0004067675290000073
为电压临时向量，其中
Figure BDA0004067675290000074
为电流临时向量，其中
Figure BDA0004067675290000075
为温度临时向量，其中
Figure BDA0004067675290000076
为容量临时向量。将
Figure BDA0004067675290000077
依次通过全连接层、softmax层的计算后得到第k次放电过程中的重加权向量
Figure BDA0004067675290000078
其中，
Figure BDA0004067675290000079
到
Figure BDA00040676752900000710
分别为
Figure BDA00040676752900000711
到
Figure BDA00040676752900000712
的重加权因子；
将重加权向量Rk和特征向量Vk进行按位相乘，从而得到第k次放电过程中的多特征融合向量
Figure BDA00040676752900000713
其中，
Figure BDA00040676752900000714
代表第k次放电过程中的电压多特征融合向量，
Figure BDA00040676752900000715
代表第k次放电过程中的电流多特征融合向量，
Figure BDA00040676752900000716
代表第k次放电过程中的温度多特征融合向量，
Figure BDA00040676752900000717
代表容量多特征融合向量，进而得到K次放电过程中的多特征融合向量所构成的多特征融合矩阵D＝{(D1)T,(D2)T,...,(Dk)T,...,(DK)T}，其中，符号T代表矩阵的转置；
步骤S3、构建基于局部和全局特征联合的LSTM网络，包括：长短期记忆网络LSTM、局部注意力模块、全局注意力模块和局部全局特征融合模块，用于提取时序之间的局部特征以及数据整体趋势的全局特征，并将局部去全局特征融合计算得到下一时刻预测值；
步骤S3.1、长短期记忆网络LSTM，包括：E＝4个记忆细胞，用于对多特征融合矩阵D进行上下文相关知识的训练学习；
设置滑动窗口的长度为E＝4，并对多特征融合矩阵D进行滑窗处理，得到M个不同滑动窗口下的多特征融合序列；
具体来说，实际训练中对于输入数据利用到的滑动窗口技术如图2所示。
将第m个滑动窗口下的多特征融合序列输入长短期记忆网络LSTM中进行处理，从而由E个记忆细胞输出第m个滑动窗口中的隐藏层输出向量集合
Figure BDA00040676752900000718
其中，
Figure BDA00040676752900000719
表示第m个滑动窗口中第j个记忆细胞输出的j时刻之前的隐藏层输出向量；
具体地，本实施例中所用到的LSTM网络细胞如图3所示，具体数学公式如式(5)-式(10)所示。
ft＝σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)  (5)
it＝σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)  (6)
Figure BDA00040676752900000720
Ct＝ft⊙ct-1+gt⊙st  (8)
Ot＝σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)  (9)
ht＝Ot⊙tanh(Ct)  (10)
式(5)-式(10)中：xt为当前时刻输入，ft为遗忘门，it为输入门，
Figure BDA0004067675290000081
为临时状态，Ct为细胞状态，Ot为输出门，ht为隐藏层状态；Wf，Wi，Wc，Wo分别为对应的权值矩阵，bf，bi，bc，bo分别为对应的偏置项，⊙表示阵列乘法，即向量各元素相乘。σ为sigmoid激活函数。
步骤S3.2、局部注意力模块，包括：局部注意力计算层和局部注意力融合层，具体如图4所示；局部注意力的加入，可以让模型学习到时间序列的前后联系，这大大提高模型学习序列的局部趋势，提高了模型的精确度。
将第m个滑动窗口中第j个记忆细胞输出的隐藏层输出向量
Figure BDA0004067675290000082
通过tanh函数的计算后得到临时参数
Figure BDA0004067675290000083
并输入局部注意力计算层中，从而利用式(1)得到第m个滑动窗口中的第j个局部注意力权重
Figure BDA0004067675290000084
Figure BDA0004067675290000085
式(1)中，ε表示常数，ε使用非常小的值，防止分母计算为0；
的局部注意力融合层利用式(2)得到第m个滑动窗口中的局部特征向量
Figure BDA0004067675290000086
Figure BDA0004067675290000087
式(2)中×代表注意力权重Aj与向量hj中的每一维度相乘；
步骤S3.3、全局注意力模块利用式(3)对多特征融合矩阵阵D进行计算，得到第m个滑动窗口中的全局特征向量
Figure BDA0004067675290000088
Figure BDA0004067675290000089
式(3)中，α1,α2,....,αK为K个多特征融合向量的常系数，β为偏置；
具体来说，全局注意力模块的加入可以充分利用上下文信息，让模型可以依靠全局的信息趋势辅助预测下一时刻值。提高模型的精确度
步骤S3.4、局部全局特征融合模块将局部特征向量
Figure BDA00040676752900000810
和全局特征向量
Figure BDA00040676752900000811
进行拼接后得到第m个滑动窗口中的预测向量
Figure BDA00040676752900000812
将预测向量
Figure BDA00040676752900000813
经过全连接层的计算后得到第m个滑动窗口中E+1时刻的预测向量
Figure BDA00040676752900000814
其中，
Figure BDA00040676752900000815
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的电压值，
Figure BDA00040676752900000816
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的电流值，
Figure BDA00040676752900000817
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的温度值，
Figure BDA00040676752900000818
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的容量值；
步骤S4、构建均方损失函数，并优化模型参数，最终将数据输入到全连接层网络中，得到最终的下一时刻预测结果。
步骤S4.1、根据预测向量P，利用式(4)建立均方损失函数L：
Figure BDA0004067675290000091
式(4)中，
Figure BDA0004067675290000092
表示第m个滑动窗口后第E+1时刻的真实值，且
Figure BDA0004067675290000093
其中，
Figure BDA0004067675290000094
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的电压多特征融合向量真实值，
Figure BDA0004067675290000095
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的电流多特征融合向量真实值，
Figure BDA0004067675290000096
表示第m个滑动窗口中E+1时刻的温度多特征融合向量真实值，
Figure BDA0004067675290000097
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的容量多特征融合向量真实值；
具体的，电池RUL预测和电池性能参数直接相关，模型得到的预测向量可以经过具体公式计算得到电池RUL。
步骤S4.2、基于电池放电数据集，利用Adam优化器对所述多特征融合网络和LSTM网络进行训练，并计算所述均方损失函数以更新网络参数，直到均方损失函数L收敛为止，从而将模型训练结束的模型参数作为基于注意力机制算法的多特征融合LSTM网络的参数，并利用训练后的网络模型进行锂电池RUL预测，得到预测结果数据；
本实施例中，一种电子设备，包括存储器以及处理器，该存储器用于存储支持处理器执行该锂电池RUL估计方法的程序，处理器被配置为用于执行存储器中存储的程序。
本实施例中，一种计算机可读存储介质，是在计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行该锂电池RUL估计方法的程序方法的步骤。
综上所述，本方法可以高效、精确地获取多特征时间序列输入的局部以及全局特征，并且可以关注多个隐藏层之间的权重关系，显著提高了电池剩余寿命预测的准确度。

Claims (3)

1.一种基于多特征融合LSTM网络的锂电池RUL估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、获取室内环境下电池在K次放电过程中的电压、电流、温度以及放电结束时的电池容量并构成电池放电数据集；将所述电池充放电数据集中第k次放电过程第i时刻的电压序列记为
Figure FDA0004067675280000011
记第k次放电过程第i时刻的电流记为
Figure FDA0004067675280000012
第k次放电过程中第i时刻的温度序列记为
Figure FDA0004067675280000013
第k次放电结束时的电池容量记为Ck；其中，
Figure FDA0004067675280000014
表示第k次放电过程中第i时刻的电压；
Figure FDA0004067675280000015
表示第k次放电过程中第i时刻的电流；
Figure FDA00040676752800000126
表示表示第k次放电过程中第i时刻的温度；
步骤S2、建立基于卷积神经网络的多特征融合网络，包括：高维特征降维模块、特征融合模块和重加权模块；
步骤S2.1、所述高维特征降维模块是基于一维卷积神经网络，并依次包括：第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、第四特征计算块；其中，所述第四特征计算块由一个平均池化层和全连接层构成；
将第k次放电过程中的电压序列
Figure FDA0004067675280000016
电流序列
Figure FDA0004067675280000017
温度序列
Figure FDA0004067675280000018
输入所述高维特征降维模块中进行特征提取，得到第k次放电过程中的特征向量
Figure FDA0004067675280000019
其中，
Figure FDA00040676752800000110
表示第k次放电过程中的电压特征向量，
Figure FDA00040676752800000111
表示第k次放电过程中的电流特征向量，
Figure FDA00040676752800000112
表示第k次放电过程中的温度特征向量；
步骤S2.2、所述特征融合模块将所述的特征向量V′k与Ck拼接后构成第k次放电过程中的输入特征向量，对第k次放电过程中的输入特征向量进行均值方差的归一化处理，得到归一化后的第k次放电过程中的融合特征向量
Figure FDA00040676752800000113
其中，
Figure FDA00040676752800000114
表示电压融合特征向量，
Figure FDA00040676752800000115
表示电流融合特征向量，
Figure FDA00040676752800000116
表示温度融合特征向量，
Figure FDA00040676752800000117
表示容量融合特征向量；
步骤S2.3、所述重加权模块包括一个全连接层和一个softmax层；
将所述第k次放电过程中的融合特征向量Vk通过tanh函数的处理后，得到临时向量
Figure FDA00040676752800000118
将
Figure FDA00040676752800000119
依次通过全连接层、softmax层的计算后得到第k次放电过程中的重加权向量
Figure FDA00040676752800000120
Figure FDA00040676752800000121
其中，
Figure FDA00040676752800000122
到
Figure FDA00040676752800000123
分别为
Figure FDA00040676752800000124
到
Figure FDA00040676752800000125
的重加权因子；
将重加权向量Rk和特征向量Vk进行按位相乘，从而得到第k次放电过程中的多特征融合向量
Figure FDA0004067675280000021
其中，
Figure FDA0004067675280000022
代表第k次放电过程中的电压多特征融合向量，
Figure FDA0004067675280000023
代表第k次放电过程中的电流多特征融合向量，
Figure FDA0004067675280000024
代表第k次放电过程中的温度多特征融合向量，
Figure FDA0004067675280000025
代表容量多特征融合向量，进而得到K次放电过程中的多特征融合向量所构成的多特征融合矩阵D＝{(D1)T,(D2)T,...,(Dk)T,...,(DK)T}，其中，符号T代表矩阵的转置；
步骤S3、构建基于局部和全局特征联合的LSTM网络，包括：长短期记忆网络LSTM、局部注意力模块、全局注意力模块和局部全局特征融合模块；
步骤S3.1、所述长短期记忆网络LSTM，包括：E个记忆细胞，用于对多特征融合矩阵D进行上下文相关知识的训练学习；
设置滑动窗口的长度为E，并对多特征融合矩阵D进行滑窗处理，得到M个不同滑动窗口下的多特征融合序列；
将第m个滑动窗口下的多特征融合序列输入所述长短期记忆网络LSTM中进行处理，从而由E个记忆细胞输出第m个滑动窗口中的隐藏层输出向量集合
Figure FDA0004067675280000026
Figure FDA0004067675280000027
其中，
Figure FDA0004067675280000028
表示第m个滑动窗口中第j个记忆细胞输出的j时刻之前的隐藏层输出向量；
步骤S3.2、所述局部注意力模块，包括：局部注意力计算层和局部注意力融合层；
将所述第m个滑动窗口中第j个记忆细胞输出的隐藏层输出向量
Figure FDA0004067675280000029
通过tanh函数的计算后得到临时参数
Figure FDA00040676752800000210
并输入所述局部注意力计算层中，从而利用式(1)得到第m个滑动窗口中的第j个局部注意力权重
Figure FDA00040676752800000211
Figure FDA00040676752800000212
式(1)中，ε表示常数；
所述的局部注意力融合层利用式(2)得到第m个滑动窗口中的局部特征向量
Figure FDA00040676752800000213
Figure FDA00040676752800000214
步骤S3.3、所述全局注意力模块利用式(3)对所述多特征融合矩阵阵D进行计算，得到第m个滑动窗口中的全局特征向量
Figure FDA00040676752800000215
Figure FDA00040676752800000216
式(3)中，α1,α2,....,αK为K个多特征融合向量的常系数，β为偏置；
步骤S3.4、所述局部全局特征融合模块将所述局部特征向量
Figure FDA0004067675280000031
和全局特征向量
Figure FDA0004067675280000032
进行拼接后得到第m个滑动窗口中的预测向量
Figure FDA0004067675280000033
将预测向量
Figure FDA0004067675280000034
经过全连接层的计算后得到第m个滑动窗口中E+1时刻的预测向量
Figure FDA0004067675280000035
其中，
Figure FDA0004067675280000036
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的电压值，
Figure FDA0004067675280000037
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的电流值，
Figure FDA0004067675280000038
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的温度值，
Figure FDA0004067675280000039
为第m个滑动窗口中E+1时刻预测的容量值；
步骤S4、根据所述预测向量P，利用式(4)建立均方损失函数L：
Figure FDA00040676752800000310
式(4)中，
Figure FDA00040676752800000311
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的真实值，且
Figure FDA00040676752800000312
其中，
Figure FDA00040676752800000313
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的电压多特征融合向量真实值，
Figure FDA00040676752800000314
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的电流多特征融合向量真实值，
Figure FDA00040676752800000315
表示第m个滑动窗口中E+1时刻的温度多特征融合向量真实值，
Figure FDA00040676752800000316
表示第m个滑动窗口中第E+1时刻的容量多特征融合向量真实值；
步骤S5、利用Adam优化器对所述多特征融合网络和LSTM网络进行训练，并计算所述均方损失函数以更新网络参数，直到均方损失函数L收敛为止，从而得到训练后的网络模型实现对锂电池RUL的预测。
2.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1所述的锂电池RUL估计方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
3.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1所述的锂电池RUL估计方法的步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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