技术解析：增量容量分析（ICA分析）与差分电压分析（DVA分析）驱动锂离子电池SOH与RUL预测

基于增量容量分析ICA分析和差分电压分析DVA分析的锂离子电池SOH和RUL预测。 包括对原始数据的处理、滤波、绘制IC和DV曲线、提取特征、预测模型的构建。概述本系统是一套面向锂离子电池健康状态State of Health, SOH与剩余使用寿命Remaining Useful Life, RUL预测的 MATLAB 实现方案基于马里兰大学公开电池数据集Maryland Dataset开发。系统核心方法融合了增量容量分析Incremental Capacity Analysis, ICA与差分电压分析Differential Voltage Analysis, DVA两种电化学特征提取技术并结合高斯滤波降噪与长短期记忆网络LSTM进行时序建模与预测。基于增量容量分析ICA分析和差分电压分析DVA分析的锂离子电池SOH和RUL预测。 包括对原始数据的处理、滤波、绘制IC和DV曲线、提取特征、预测模型的构建。整套系统模块清晰、流程完整涵盖原始数据读取、电化学特征计算、信号平滑处理、关键特征提取、归一化预处理以及最终的深度学习建模与可视化评估。系统架构与核心模块系统由多个相互协作的 MATLAB 脚本与函数组成整体架构可分为以下四个阶段1. 数据预处理与特征计算系统从两个主要数据源读取原始电池循环数据CS2_37.xlsx包含每个循环中的时间、电压、电流、循环编号等原始充电数据CS2_371.xlsx包含每个循环对应的实测容量值用于 SOH 标签。在ICAMaryland.m和DVAMaryland.m中系统分别实现 ICA 与 DVA 的核心计算逻辑ICAdQ/dV通过数值微分计算单位电压变化对应的电荷量变化反映电池内部相变特征DVAdV/dQ计算单位电荷变化对应的电压变化对老化引起的电极动力学变化敏感。计算过程中采用滑动窗口策略步幅 stride 1并利用充电时间与电流积分估算瞬时容量。2. 信号平滑与噪声抑制原始 ICA/DVA 曲线因测量噪声和离散采样而波动剧烈影响特征提取稳定性。系统引入自定义高斯滤波器Gaussianfilter.m对信号进行平滑处理滤波器支持可调窗口半径r与标准差sigma采用对称高斯核对信号进行卷积保留主要峰形特征的同时有效抑制高频噪声边界区域通过零填充处理避免边缘失真。该模块显著提升了后续峰值检测的鲁棒性。3. 关键老化特征提取在extractpeakCS237.m与DVpeak.m中系统从平滑后的 ICA/DVA 曲线中自动提取与电池老化高度相关的特征量ICA 峰值高度反映活性材料损失程度ICA 峰值电压位置指示电极电位偏移与锂沉积或SEI增长相关特定电压区间内的容量积分如 3.85–4.0 V作为结构退化的代理指标DVA 曲线拐点或平台起始容量用于表征内阻增长。所有提取的特征均与实测容量计算皮尔逊相关系数验证其与 SOH 的强相关性确保特征有效性。4. 深度学习建模与预测系统采用LSTM 神经网络LSTM.m对多维老化特征进行时序建模输入特征包括ICA 峰值电压、ICA 峰高、特定区间容量等输出为目标循环的归一化容量即 SOH网络结构包含一个 LSTM 隐含层200 单元与全连接回归输出层使用 Adam 优化器并采用分段学习率策略提升收敛稳定性支持状态更新式预测predictAndUpdateState适用于在线 RUL 预测场景。训练完成后系统对测试集进行滚动预测并通过反归一化还原真实容量值最终计算 RMSE 评估精度并可视化真实值与预测轨迹。可视化与结果分析系统提供丰富的可视化支持ICA/DVA 曲线对比图展示原始信号与高斯滤波后曲线的差异多循环叠加色阶图colorbarbaric.m/colorbarbardv.m以颜色映射循环次数直观呈现老化过程中峰形演变特征与 SOH 归一化对比图验证所提特征与容量衰减趋势的一致性LSTM 预测结果图标注预测起点与寿命终止阈值如 80% SOH清晰展示预测性能。技术亮点双模特征融合同时利用 ICA 与 DVA从电荷与电压两个维度捕捉老化机制自适应特征提取无需人工标注峰位通过自动峰值检测实现端到端特征生成工程友好设计模块化脚本结构便于替换数据源、调整滤波参数或更换预测模型可解释性强所选特征具有明确的电化学物理意义避免“黑箱”预测。应用场景本系统适用于电池管理系统BMS中的在线 SOH 估计电池实验室的老化机理分析退役电池筛选与梯次利用评估锂电 RUL 预测算法的基准测试平台。总结该系统完整实现了从原始充电数据到 SOH/RUL 预测的全流程技术路线成熟、逻辑严谨、可复现性强。通过结合电化学特征工程与深度学习时序建模为锂离子电池健康管理提供了兼具准确性与可解释性的解决方案具备良好的工程应用潜力与学术参考价值。