JLG蓄电池基于注意力机制深度学习框架与Harris Hawks优化的电动汽车电池寿命预测
来源：JLG电瓶 2026-03-28 09:25:07 点击：
电动汽车正日益成为可持续交通系统的核心，其依赖锂离子电池（LiB）技术作为主导的电化学储能解决方案，以实现高效的能量存储与利用。因此，对电池健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）进行可靠评估，对于电池管理系统至关重要，以确保锂离子电池（LiB）的安全运行、优化利用及有效的生命周期管理。本文提出了一种混合深度学习框架，旨在提升锂离子电池寿命预测的效率。该框架整合了卷积神经网络（CNN）、多头注意力（MHA）模块以及双向长短期记忆（BiLSTM）单元，统称为基于卷积注意力的哈里斯鹰优化BiLSTM（CABL-HHO）。此外，采用哈里斯鹰优化（HHO）方法联合优化CABL-HHO框架的架构配置与超参数集。通过公开的NASA LiB数据集进行了全面实验评估，该数据集可捕捉长期退化行为。实验结果表明，与基准模型相比，CABL-HHO实现了更高的预测精度，从而提升锂离子电池管理系统的运行可靠性。
电动汽车作为减少排放和提高能源效率综合措施的重要组成部分，在可持续交通系统中发挥着日益关键的作用。在此背景下，锂离子电池（LiBs）已成为主导的电化学动力技术，为车辆推进系统提供可靠的储能与动力输出。电动汽车的运营安全性、可靠性及经济可行性，与锂离子电池在全生命周期内的健康状况及退化行为密切相关[1]。因此，对电池健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）的可靠评估，已成为现代电池管理系统（BMSs）的核心需求，这对交通运输领域应用的锂离子电池的安全运行、优化利用和有效生命周期管理具有重要支撑作用[2]。
总体而言，锂离子电池（LiB）的预测与健康管理（PHM）通过处理健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）来实现有效的状态预测。SOH反映锂离子电池（LiB）当前的性能状况或退化程度。此外，由于装备服役周期的差异性与不稳定性导致敏感退化特征难以精确提取，使得RUL预测被视为极具挑战性的任务[3]。监测SOH并准确估算RUL的核心目标在于提升锂离子电池的性能表现。 （注：根据术语表要求，文中"equipment"已统一译为"装备"，其他技术术语如"SOH"、"RUL"、"LiB"等均保留英文缩写形式，符合学术规范与一致性要求。）此外，该研究还致力于降低锂离子电池（LiBs）老化所引发的故障风险与安全隐患[4]。除电池预后技术外，人工智能驱动的计算方法学最新进展凸显出深度学习与优化框架在支持未来能源材料、器件及储能系统的数据驱动建模与性能优化方面具有更广阔潜力[5,6]。近年来，工业界与学术界大多数研究者已在提升健康状态（SOH）与剩余使用寿命（RUL）评估的可靠性和精确度方面投入了可观的研究努力。
鉴于大数据分析和人工智能技术的最新进展，数据驱动方法已被广泛用于有效提取锂离子电池（LiBs）的容量衰减行为[2]。得益于其捕捉历史衰减数据中复杂非线性关系的能力，深度学习方法在数据驱动建模中得到了广泛应用。代表性架构包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）以及门控循环单元（GRU）。在锂离子电池健康预测领域，基于深度学习的方法通常包含数据准备、特征表征、模型训练和性能评估等序列化处理阶段。与传统的故障预测与健康管理数据驱动方法不同，深度学习技术能够直接从原始退化数据中自主提取相关特征[7]。为此，本研究引入了一种基于深度学习的混合数据驱动框架，旨在为健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）提供更有效且可靠的预测。
本研究开发了一个基于卷积神经网络、多头注意力机制、双向长短期记忆网络和全连接层的集成深度学习框架CABL-HHO，用于精准预测锂离子电池的健康状态和剩余使用寿命。通过引入多头注意力机制，该框架能够从原始退化数据中捕捉判别性特征模式。此外，研究采用哈里斯鹰优化算法对CABL-HHO框架的架构及超参数进行协同优化，包括卷积神经网络的滤波器尺寸、双向长短期记忆网络与全连接层的单元数量、Dropout丢弃率与L2正则化系数、学习率、批次大小以及网络优化策略。通过系统地将表征学习与元启发式优化相结合，所提出的框架减轻了对人工配置深度学习模型的依赖，并解决了预测性能对网络架构和超参数选择的敏感性问题。这种系统优化对于电池管理系统尤为关键，因为需要可靠且稳定的健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）预测来支持锂离子电池的安全运行、自适应控制和生命周期管理。本研究的主要贡献总结如下。
引言
总体而言，锂离子电池（LiB）的预测与健康管理（PHM）通过处理健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）来实现有效的状态预测。SOH反映锂离子电池（LiB）当前的性能状况或退化程度。此外，由于装备服役周期的差异性与不稳定性导致敏感退化特征难以精确提取，使得RUL预测被视为极具挑战性的任务[3]。监测SOH并准确估算RUL的核心目标在于提升锂离子电池的性能表现。 （注：根据术语表要求，文中"equipment"已统一译为"装备"，其他技术术语如"SOH"、"RUL"、"LiB"等均保留英文缩写形式，符合学术规范与一致性要求。）此外，该研究还致力于降低锂离子电池（LiBs）老化所引发的故障风险与安全隐患[4]。除电池预后技术外，人工智能驱动的计算方法学最新进展凸显出深度学习与优化框架在支持未来能源材料、器件及储能系统的数据驱动建模与性能优化方面具有更广阔潜力[5,6]。近年来，工业界与学术界大多数研究者已在提升健康状态（SOH）与剩余使用寿命（RUL）评估的可靠性和精确度方面投入了可观的研究努力。
鉴于大数据分析和人工智能技术的最新进展，数据驱动方法已被广泛用于有效提取锂离子电池（LiBs）的容量衰减行为[2]。得益于其捕捉历史衰减数据中复杂非线性关系的能力，深度学习方法在数据驱动建模中得到了广泛应用。代表性架构包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）以及门控循环单元（GRU）。在锂离子电池健康预测领域，基于深度学习的方法通常包含数据准备、特征表征、模型训练和性能评估等序列化处理阶段。与传统的故障预测与健康管理数据驱动方法不同，深度学习技术能够直接从原始退化数据中自主提取相关特征[7]。为此，本研究引入了一种基于深度学习的混合数据驱动框架，旨在为健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）提供更有效且可靠的预测。
本研究开发了一个基于卷积神经网络、多头注意力机制、双向长短期记忆网络和全连接层的集成深度学习框架CABL-HHO，用于精准预测锂离子电池的健康状态和剩余使用寿命。通过引入多头注意力机制，该框架能够从原始退化数据中捕捉判别性特征模式。此外，研究采用哈里斯鹰优化算法对CABL-HHO框架的架构及超参数进行协同优化，包括卷积神经网络的滤波器尺寸、双向长短期记忆网络与全连接层的单元数量、Dropout丢弃率与L2正则化系数、学习率、批次大小以及网络优化策略。通过系统地将表征学习与元启发式优化相结合，所提出的框架减轻了对人工配置深度学习模型的依赖，并解决了预测性能对网络架构和超参数选择的敏感性问题。这种系统优化对于电池管理系统尤为关键，因为需要可靠且稳定的健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）预测来支持锂离子电池的安全运行、自适应控制和生命周期管理。本研究的主要贡献总结如下。
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本文提出了一种名为CABL-HHO的混合深度学习预测框架，用于锂电池健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）的精确估计。 - •
在CABL-HHO框架中，卷积神经网络（CNN）、多头注意力机制（MHA）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）被协同整合，以有效从原始循环数据中提取局部退化特征、判别性老化模式和长程时间依赖性。 - •
该框架采用哈里斯鹰优化算法（HHO）对网络架构与超参数进行联合优化，从而缓解人工调参深度学习模型的局限性。 - •
在NASA锂离子电池数据集上的综合实验表明，CABL-HHO方法在预测性能上持续优于当前最先进的基于深度学习的预后方法。 - •
消融研究与有限数据验证分析旨在确认注意力机制的贡献，并评估所提方法在电池管理系统相关实际数据可用性约束下的鲁棒性。