锂离子电池在电动汽车中的日益集成推动了广泛的研讨，旨在进步电池办理体系的安全性和功率。电池办理体系功能的根底组成部分是精确估量健康状况（SOH），这对于保证电动汽车的牢靠和安全运转至关重要。为了应对这一应战，咱们引入了FCM-CNN-WNN-WBILSTM-AM，这是一个时刻序列猜测结构，专门规划用于进步锂离子电池的SOH估量精度。所提出的结构首先运用含糊c均值（FCM）聚类进行预处理阶段，以将具有相似特征的电池分组，从而完成更精确和定制的猜测。然后，它选用卷积神经网络（CNN）进行初步特征提取，随后是复用小波神经网络（WNN）层来处理电池退化的非平稳性。小波双向长短期记忆（WBILSTM）层经过捕捉曩昔和未来的依靠联系进一步增强了时刻序列分析。为了细化特征挑选并进步猜测精确性，集成了注意力机制（AM），保证模型重视最相关的信息。为了进步核算功率并保证大局优化，FCM-CNN-WNN-WBILSTM-AM结构选用了RMSprop优化器，取代了常用的Adagrad优化器。试验验证运用了多电池数据。

图形摘要
卷积神经网络，注意力机制，深度神经网络，状况健康，锂离子电池，小波
问题部分：

I. 导言

电池的荷电状况(SOC)和健康状况(SOH)的确认办法一般可以分为三类。第一类涉及试验办法，包括丈量容量和能量、评价阻抗以及计数充放电循环等程序[1]。虽然这些办法在概念上相对简略，但它们需要精确的测试程序和受控条件，这使得它们在实践运用中往往不适合实时或接连监测SOC和SOH[2]。第二类涵盖依据电化学模型或锂离子电池等效电路模型的估量办法。例如，张等人提出了一种电池集总参数模型，结合扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器算法来猜测SOC[3]。另一种办法是运用两步参数优化技能进行SOC估量，利用低阶模型来削减与更杂乱的模型相关的核算负担[4]。常用的滤波算法，如扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、H∞滤波器和粒子滤波器，常用于确认模型参数和评价SOH[5]。但是，创立一个高保真的模型，精确地表明电池在不同和动态操作条件下的退化仍然是一个首要的应战，这首要是因为与不确认性有关

1.1 相关作业

Wang等人[12]提出了一种运用弱标签（SSF-WL）的自监督结构，用于同时估量SOC和SOH，即便在标注数据有限的情况下也能完成。这种办法依靠于经过角Gramian场和依据Transformer的编码器进行的数据处理，这增强了特征提取和估量的精确性。

依据Chen等人[13]的研讨，反向传达神经网络（BP-NN）是用于估量锂离子电池SOH的一种先进办法。该模型运用电池电压、电流、温度和充电时刻等输入参数，这些参数与SOH密切相关。此外，隐藏层的节点数会依据训练数据进行自适应调整，从而进步BP-NN的泛化才能。这种机制答应内部单元（不属于输入层或输出层）捕捉运用领域的要害特征。经过它们的相互作用，这些内部单元学习任务的规律性，将反向传达与感知器等简略办法区别开来。因此，为这种办法开发新的相关特征变得至关重要。

安萨里等人[14]选用了一种由水母优化算法（JFO）优化的循环神经网络。这使得虽然存在温度动摇和老化导致的容量退化和功能改变等应战，也能精确评价SOH。

一种依据电池老化要素的替代SOH估量办法在[15, 16]中提出。该办法整合了卷积神经网络（CNN）、小波神经网络（WNN）和小波长短期记忆（WLSTM）技能。两种办法都显示出比现有办法如GPR、BP-NN、WNN、LSTM、WLSTM和CNN-LSTM更优越的功能。Mchara等人[17]提出了一种新颖的锂离子电池SOH估量办法，名为CNN-WNN-WLSTM，它整合了CNN、WNN和WLSTM技能。该办法利用了WNN的快速收敛和鲁棒稳定性、LSTM的时刻序列特征提取才能和CNN从原始电池数据中自动提取特征的才能。WNN-WLSTM组件利用CNN提取的特征来生成最终的SOH估量。

2. SOH猜测理论

2.1 探索锂电池健康状况定义

如图1所示，了解锂离子电池的SOH对于电动汽车的有效运转至关重要。SOH是一个要害目标，它表明电池的当时状况、全体功能和放电才能，一般以百分比表明。一个全新且功能齐备的电池的SOH为100%。盯梢和办理SOH对于最大化电池功率和延伸电动汽车电池的运用寿命至关重要。一旦SOH低于80%，电池一般被以为不适合运用，并常常建议替换或处置[17]。

(1)

      其间SOH表明电池的健康状况，Cnow表明电池当时的最大可用容量，Cnow表明电池原始的额外容量。

重要的是要认识到，SOH是一个依据百分比的衡量，它反映了电池的当时状况。

2.2 动机和办法论

这项研讨经过推动猜测办法[16, 17]来解决猜测电池SOH的应战。具体来说，咱们提出了一种新颖的办法，该办法结合了CNN、WNN、WBILSTM网络和注意力机制（AM），并与含糊c均值（FCM）聚类算法集成在一起，以猜测电池SOH。经过选用这些先进的技能，本研讨旨在解决当时文献中关于有效SOH猜测及其对电池办理体系影响的差距。

本作业的首要贡献如下：

• 开发了一种混合猜测模型（FCM-CNN-WNN-WBILSTM-AM），该模型结合了含糊聚类以改善数据预处理，卷积神经网络用于提取时空特征，自适应波涛神经网络用于多分辨率分析，以及门控循环单元用于建模杂乱的时序依靠联系，此外还经过注意力机制来优先考虑要害特征。

• 将小波改换整合到WNN和WBILSTM层中，以便更好地捕捉杂乱的时序形式，并增强模型在不同操作条件下的鲁棒性。

• 与现有模型相比，证明了更高的猜测精确性，在所有评价场景中过错目标显著削减。