基于AED-CEEMD-Transformer的锂离子电池健康状态估计

《基于AED-CEEMD-Transformer的锂离子电池健康状态估计》是一篇聚焦于锂离子电池健康状态（State of Health, SOH）估计的研究论文。该研究针对当前锂离子电池在使用过程中性能衰减的问题，提出了一种结合自适应增强差分（Adaptive Enhancement Differential, AED）、改进的完全经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN）以及Transformer网络的混合模型，用于更准确地评估电池的健康状态。

锂离子电池广泛应用于电动汽车、储能系统和消费电子产品等领域，其健康状态直接关系到系统的安全性和经济性。SOH是衡量电池老化程度的重要指标，通常以容量或内阻等参数来表示。然而，由于电池在使用过程中的复杂退化机制，传统的SOH估计方法往往存在精度不足、适应性差等问题。因此，如何提高SOH估计的准确性成为当前研究的重点。

本文提出的AED-CEEMD-Transformer模型旨在通过多阶段的数据处理与特征提取，提升SOH估计的性能。首先，AED算法用于对原始电池数据进行预处理，增强信号的信噪比并提取关键特征。随后，CEEMDAN方法被引入，用于对经过AED处理后的信号进行非线性分解，得到多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。这些IMFs能够反映电池内部不同时间尺度的变化特性，为后续分析提供丰富的信息。

在特征提取阶段，通过对CEEMDAN分解后的IMFs进行统计分析，提取出包括均值、方差、峰度、偏度等在内的多种特征参数。这些特征能够有效表征电池的退化趋势，为SOH估计提供基础输入。接下来，Transformer网络被用于构建深度学习模型，利用其强大的序列建模能力，捕捉特征之间的长期依赖关系，进一步提升预测精度。

实验部分采用了多种类型的锂离子电池数据集，包括商用电池和实验室测试数据，验证了所提方法的有效性。结果表明，与传统方法如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和长短期记忆网络（LSTM）相比，AED-CEEMD-Transformer模型在SOH估计任务中表现出更高的准确率和稳定性。特别是在处理噪声较强或数据不完整的情况下，该模型仍能保持较好的性能，显示出良好的鲁棒性。

此外，该研究还探讨了不同参数设置对模型性能的影响，如CEEMDAN的分解层数、Transformer的层数和头数等。通过优化这些参数，进一步提升了模型的泛化能力和计算效率。同时，作者还对模型的可解释性进行了分析，通过可视化手段展示了各特征对SOH预测的贡献程度，为后续的模型优化提供了参考。

综上所述，《基于AED-CEEMD-Transformer的锂离子电池健康状态估计》论文提出了一种创新性的混合模型，融合了信号处理技术和深度学习方法，显著提高了锂离子电池SOH估计的精度和可靠性。该研究不仅为电池管理系统提供了新的技术思路，也为相关领域的应用提供了理论支持和技术保障。