VMD-Transformer-LSTM组合模型锂电池剩余寿命预测（NASA电池数据集容量特征提取+RUL电池剩余寿命预测）MATLAB代码

代码功能

1. rongliangtiqu.m - 电池容量数据提取

主要功能： 从NASA电池数据集中提取放电容量数据并进行可视化分析

算法步骤：

1. 导入四个电池数据集(B0005, B0006, B0007, B0018)
2. 遍历每个电池的循环数据，筛选放电循环
3. 提取放电容量数据并存储到对应数组
4. 绘制容量衰减曲线图
5. 导出数据到Excel文件

2. main_VMD_Transformer_LSTM.m - 组合预测模型

主要功能： 使用VMD-Transformer-LSTM组合模型进行电池容量时间序列预测（电池剩余寿命预测，RUL预测）

技术路线与算法步骤

第一阶段：数据预处理

输入：原始电池容量序列
↓
数据划分：训练集(B0005) + 测试集(B0006)
↓
构建时序数据集：延时步长(kim=2)，预测步长(zim=1)

第二阶段：变分模态分解(VMD)

公式原理：

$$minuk,\omega k\sum k\Vert \partial t[(\delta (t)+j/\pi t)\ast uk(t)]e^{(}-j\omega kt){\Vert }_2^{2}s.t.\sum kuk=f(t)$$
其中：

• uk：第k个模态分量
• ωk：中心频率
• f(t)：原始信号

参数设定：

• α = 2500（带宽约束）
• K = 12（模态数量）
• τ = 0（噪声容限）
• tol = 1e-7（收敛容差）

第三阶段：Transformer-LSTM混合模型

模型架构：

输入层 → 位置编码 → 自注意力层 ×2 → LSTM层 → 输出层

关键技术：

1. 位置编码：处理序列位置信息
2. 自注意力机制：捕捉长距离依赖关系
   $$Attention(Q,K,V)=softmax(Q{K}^T/\surd d_k)V$$
3. LSTM门控机制：
   $$f_t=\sigma (W_f\cdot [h_{t-1},x_t]+b_f)$$
   $$i_t=\sigma (W_i\cdot [h_{t-1},x_t]+b_i)$$
   $$o_t=\sigma (W_o\cdot [h_{t-1},x_t]+b_o)$$

第四阶段：预测与评估

• 各IMF分量独立预测
• 结果叠加得到最终预测
• 多指标性能评估

参数设定详情

VMD参数

alpha = 2500;    % 带宽约束
tau = 0;         % 噪声容限  
K = 12;          % 模态数
DC = 0;          % 无直流分量
init = 1;        % 均匀初始化
tol = 1e-7;      % 收敛容差

模型参数

kim = 2;         % 历史步长
zim = 1;         % 预测步长
numHeads = 4;    % 注意力头数
numKeyChannels = 128; % 键通道数
LSTM_units = 64; % LSTM隐藏单元

训练参数

MaxEpochs = 1000;
MiniBatchSize = 64;
LearnRate = 0.001;
L2Regularization = 0.001;

运行环境要求

软件环境：

• MATLAB R2024b或更高版本

应用场景

主要应用领域：

1. 锂电池健康状态预测
2. 剩余使用寿命(RUL)估计
3. 时间序列预测研究

适用数据特征：

• 非线性、非平稳时间序列
• 具有周期性和趋势性的数据
• 需要长期依赖关系建模的场景

该代码提供了一套完整的从数据预处理到模型预测的解决方案，特别适用于复杂时间序列的预测分析任务。

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