PINN物理信息神经网络锂电池剩余寿命预测模型（内含容量特征提取+两组电池剩余寿命预测实验），MATLAB实现

MATLAB 基于PINN物理信息神经网络锂电池剩余寿命预测模型（内含容量特征提取+两组电池剩余寿命预测实验），代码主要实现了基于物理信息神经网络（PINN）的锂电池剩余寿命预测。包括数据预处理、模型构建、训练、预测及可视化分析等多个环节。以下是对代码的全面分析：

---

🧠 一、主要功能

1. 数据提取与预处理（rongliangtiqu.m）：

   • 从四个NASA电池数据集（B0005, B0006, B0007, B0018）中提取放电容量数据。
   • 绘制容量衰减曲线并导出为Excel文件。

2. PINN建模与预测（main.m）：

   • 使用一个电池数据（如B0005）作为训练集，另一个（如B0006或B0007）作为测试集。
   • 构建并训练一个带有物理约束的神经网络（PINN）。
   • 预测电池容量衰减趋势，并评估模型性能。
   • 计算剩余寿命（RUL）并可视化多个评估指标。

---

🔗 二、逻辑关联

• rongliangtiqu.m 是数据准备阶段，输出四个电池的容量数据。
• main.m 使用这些数据中的两个（一个训练、一个测试）进行建模和预测。
• 两个 main.m 文件结构相同，仅测试集不同（B0006 vs B0007），用于对比实验。

---

⚙️ 三、算法步骤

1. 数据划分与预处理

• 使用滑动窗口构造输入-输出对（kim历史步长预测zim步后的值）。
• 数据归一化：mapminmax 将数据缩放到 [0, 1]。
• 转换为 dlarray 格式以支持自动微分。

2. 网络结构

输入层 → FC(32) → Tanh → FC(64) → Tanh → FC(32) → Tanh → 输出层(1)

3. 损失函数

总损失 = 数据损失 + λ × 物理损失
其中：

• 数据损失：MSE between预测值和真实值
• 物理损失：基于随机生成的物理点（X_physics）上满足的物理约束（需在 modelLoss 函数中定义）

4. 训练优化

• 使用Adam优化器。
• 每100轮输出损失并绘制损失曲线。

5. 预测与反归一化

• 使用训练好的网络进行预测，并将结果反归一化回原始量纲。

6. 评估与可视化

• 计算RMSE, R², MAE, MAPE, MBE, RPD等指标。
• 绘制回归图、误差直方图、极坐标损失曲线、雷达图、罗盘图等。

---

📐 四、公式原理

1. 数据损失：

$${\mathcal{L}}_{data}=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(y_i-{\hat{y}}_i{)}^2$$

2. 物理损失（需自定义，例如基于电池衰减微分方程）：

$${\mathcal{L}}_{phys}=\frac{1}{M}\sum _{j=1}^M{\left(\frac{d\hat{y}}{dx}-f(x,\hat{y})\right)}^2$$

3. 总损失：

$${\mathcal{L}}_{total}={\mathcal{L}}_{data}+\lambda \cdot {\mathcal{L}}_{phys}$$

---

🛠️ 五、参数设定

参数	含义	值
kim	历史步长	6
zim	预测步长	1
numEpochs	训练轮数	1000
learningRate	学习率	0.01
lambda_phys	物理损失权重	0.1
num_physics	物理点数量	1000
threshold	寿命终止容量阈值	1.4

---

💻 六、运行环境

• 软件：MATLAB R2024b 或更新版本（需支持 dlarray 和 dlnetwork）
• 工具箱：
  • Deep Learning Toolbox
  • Optimization Toolbox
  • Statistics and Machine Learning Toolbox
• 数据：需提前下载 NASA 电池数据集（B0005.mat, B0006.mat, B0007.mat, B0018.mat）并放在同一目录下。

---

📌 总结

代码实现了一个融合物理信息的神经网络模型（PINN），用于锂电池容量的预测与剩余寿命评估。通过引入物理约束，提升了模型的泛化能力和可解释性。代码结构清晰，包含完整的数据处理、模型训练、预测评估和可视化模块，适用于电池健康管理领域的科研与工程应用。

完整代码私信回复PINN物理信息神经网络锂电池剩余寿命预测模型（内含容量特征提取+两组电池剩余寿命预测实验）

往期回顾
截至目前，锂电池预测相关文章已发多篇，汇集如下：
锂电池SOH预测
锂电池SOH预测 | 第35讲 Matlab基于BiLSTM的锂电池健康状态估计（锂电池SOH预测），附锂电池最新文章汇集
锂电池SOH预测 | 基于BiGRU双向门控循环单元的锂电池SOH预测，附锂电池最新文章汇集
锂电池SOH估计！基于CNN-LSTM的锂电池健康状态估计
【SOH预测代码免费分享】PSO-BP、BP、RF、SVM四模型锂电池健康状态预测（State of Health）
锂电池SOH估计！基于CNN-GRU的锂电池健康状态估计
锂电池SOC估计
锂电池SOC估计 | Matlab基于BP神经网络的锂电池锂电池SOC估计
锂电池SOC估计 | Matlab基于LSTM神经网络的锂电池锂电池SOC估计
锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计
高创新 | PyTorch基于改进Informer模型的锂电池SOC估计
锂电池寿命预测
电池预测 | 第36讲 Matlab基于CNN-BiGRU-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集
电池预测 | 第34讲 Matlab基于CNN-GRU-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集
电池预测 | 第33讲 Matlab基于CNN-LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集
电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集
电池预测 | 第28讲 Matlab基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集
电池预测 | 第27讲 基于CNN卷积神经网络的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第25讲 基于SVM支持向量机的锂电池剩余寿命预测，该篇已加入锂电池剩余寿命预测大合集
电池预测 | 第24讲 基于BP神经网络的锂电池剩余寿命预测，该篇已加入锂电池剩余寿命预测大合集
电池预测 | 第23讲 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第22讲 基于GRU-Attention的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第20讲 基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第18讲 Matlab基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集
电池预测 | 第17讲 Matlab基于Transformer-BiGRU的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第13讲 基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第12讲 基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第11讲 基于Transformer-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第10讲 基于Transformer-LSTM的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第9讲 基于Transformer的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第8讲 基于ARIMA的锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第7讲 基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测
电池预测 | 第6讲 基于ALO-SVR蚁狮优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测
电池预测 | 第5讲 基于BiGRU锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第4讲 基于GRU锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第3讲 基于BiLSTM锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第2讲 基于LSTM锂电池剩余寿命预测
电池预测 | 第1讲 基于机器学习的锂电池寿命预测