基于双重注意力机制的电池SOH估计和RUL预测编解码模型

锂电池的健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)精确评估对电池安全稳定运行极为重要，而现有预测模型内部运行机制透明性低，导致评估可靠性较差。文中提出一种基于双重注意力机制的双向长短期记忆网络编解码模型进行SOH估计和RUL预测。编码侧的特征注意力机制和解码侧的时序注意力机制不仅通过动态分配特征和时序信息的权重提升了模型预测精度，还通过可视化权重的方法实现了模型可解释性。最后，利用NASA和CALCE公开的电池数据集进行实验测试，验证了所提方法具有较高的精度和可靠性。