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基于注意力增强Uniformer的锂电池剩余使用寿命预测
1
作者
廖列法
刘映宝
占玉敏
《汽车技术》
北大核心
2025年第6期36-44,共9页
针对锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测时常面临数据的动态变化和老化数据有限的问题,提出注意力增强Uniformer(AEUniformer)的RUL预测模型,通过Uniformer整合卷积神经网络(CNN)和自注意力机制的优势实现全面的信息感知;设计注意力引...
针对锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测时常面临数据的动态变化和老化数据有限的问题,提出注意力增强Uniformer(AEUniformer)的RUL预测模型,通过Uniformer整合卷积神经网络(CNN)和自注意力机制的优势实现全面的信息感知;设计注意力引导机制(AGM)和CoordAttention实现强大的特征提取。试验结果表明,AEUniformer可以实现仅需单个老化周期的准确快速的RUL预测,数据集的平均绝对百分比误差分别为2.7%和6.16%,证明了该方法的准确性。
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关键词
锂电池
剩余使用寿命预测
数据驱动
统一变形器
注意力引导机制
坐标注意力
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题名
基于注意力增强Uniformer的锂电池剩余使用寿命预测
1
作者
廖列法
刘映宝
占玉敏
机构
江西理工大学信息工程学院
江西现代职业技术学院
出处
《汽车技术》
北大核心
2025年第6期36-44,共9页
基金
国家自然科学基金项目(71462018,71761018)。
文摘
针对锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测时常面临数据的动态变化和老化数据有限的问题,提出注意力增强Uniformer(AEUniformer)的RUL预测模型,通过Uniformer整合卷积神经网络(CNN)和自注意力机制的优势实现全面的信息感知;设计注意力引导机制(AGM)和CoordAttention实现强大的特征提取。试验结果表明,AEUniformer可以实现仅需单个老化周期的准确快速的RUL预测,数据集的平均绝对百分比误差分别为2.7%和6.16%,证明了该方法的准确性。
关键词
锂电池
剩余使用寿命预测
数据驱动
统一变形器
注意力引导机制
坐标注意力
Keywords
Lithium-ion battery
Remaining Useful Life(RUL)
Data-driven
Uniformer
Attention Guiding Mechanism(AGM)
CoordAttention
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力增强Uniformer的锂电池剩余使用寿命预测
廖列法
刘映宝
占玉敏
《汽车技术》
北大核心
2025
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