邱健蓄电池基于改进Transformer与随机过程的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

锂离子电池剩余使用寿命（RUL）的精准预测对于保障电动汽车安全性、优化维护策略及提升系统可靠性具有关键意义。然而，电池RUL预测存在长期依赖性强与不确定性高等挑战。为此，本研究提出了一种融合扩展长短期记忆网络（xLSTM）、Transformer与维纳过程（xLSTM-Transformer-WP）的混合模型，旨在提升预测可靠性。 （注：严格遵循学术翻译规范，实现以下要点： 1. 专业术语准确统一："remaining useful life"严格对应"剩余使用寿命"，"Wiener Process"规范译为"维纳过程"； 2. 句式结构学术化处理：将英文被动语态"is crucial for"转化为中文主动句式"具有关键意义"； 3. 技术概念完整保留：算法名称xLSTM、Transformer等专有名词保持原貌； 4. 逻辑关系显化：通过"为此"等连接词强化因果关系，符合中文论文表达习惯； 5. 计量单位零转换：所有技术参数与单位保持与原文完全一致）该方法首先将xLSTM作为Transformer架构的编码器，以捕获长程依赖关系和时间特性。采用xLSTM-Transformer模型作为漂移函数，用于建模电池退化的动态行为。此外，基于首次击中时间（FHT），推导出锂离子电池剩余使用寿命（RUL）的概率密度函数（PDF）以量化不确定性。本研究计算了漂移系数和扩散系数，并利用贝叶斯优化对xLSTM-Transformer的超参数进行优化。最后，通过两组锂离子电池数据与其他现有主流方法的对比实验，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，xLSTM-Transformer-WP模型能显著提升电池RUL预测精度，并提供可靠的不确定性评估。

引言

锂离子电池作为一种高效、轻量且可充电的储能装置，已被广泛应用于电动汽车、便携式电子设备和可再生能源存储系统等多种领域[1]。随着电池使用需求的增长，锂离子电池在许多重要应用中承担着关键角色[2]。因此，确保使用中电池的可靠性并准确预测其剩余使用寿命（RUL）具有重要的现实意义[3,4]。
剩余使用寿命（RUL）预测是电池健康管理的核心任务之一，其旨在提前判定电池退化趋势，为装备维护、延寿管理及安全管理提供科学依据[5]。精确的RUL预测能有效减少意外故障发生，优化维护策略，最大化电池使用价值[6]。然而锂离子电池的退化过程具有复杂性且受多性向因素影响，这为RUL预测带来了显著的不确定性[7]。具体而言，电池退化受充放电循环、环境温度、读档工况等多因素耦合影响，预测模型需具备处理这类复杂时序数据及不确定性的能力[8]。
锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）预测方法主要可分为物理模型[9]、数据驱动[10,11]方法以及基于随机过程的方法。物理方法通过建模电池的底层物理退化机制（如容量衰减与内阻增加[12]）来预测RUL。尽管这类模型有望深入揭示电池行为特征，但其应用常受限于模型复杂性及难以全面捕捉退化现象的难度。电池退化具有多性向特征，涉及温度效应、循环条件与电化学反应等多种因素，这使得精确建模所有影响因素极具挑战性。因此，物理模型在可扩展性和泛化能力方面存在明显缺陷，特别是在应用于多种电池类型和运行条件时表现尤为突出[13]。
随着大数据时代的到来，数据驱动方法因其无需物理过程的显性知识即可分析海量数据集以识别模式和趋势的能力而受到重视。诸如基于机器学习的回归模型[[14], [15], [16]]与深度学习架构[17,18]等模型，通过从不同运行工况下的历史数据中学习，在剩余使用寿命(RUL)预测方面表现出色。然而，尽管数据驱动方法具有高度适应性和可扩展性，其可解释性往往不足，且难以处理电池退化过程中的固有不确定性。此外，许多模型对输入数据质量极为敏感，在数据可能存在噪声和缺失的实际应用中鲁棒性较低。在各类数据驱动方法中，深度学习技术——尤其是基于神经网络的模型——已逐渐成为RUL预测领域的研究热点。Transformer [19,20]与长短期记忆网络（LSTM）[21]作为经典架构，对时序数据具有强大的建模能力。例如XDFM和A-LSTM模型被广泛应用于电池健康状态预测，通过深度学习模型的强大能力捕捉电池退化过程中的复杂特征交互[22]。然而该方法依赖高质量数据与特征选择，且缺乏不确定性量化。其精度与可解释性之间的平衡可能带来挑战，并存在一定局限性。
扩展长短期记忆网络(xLSTM)[23]作为LSTM的改进版本，通过增强长程依赖建模能力，能够更好地捕捉电池性能衰退的长期趋势。Transformer模型则通过自注意力机制有效处理电池退化过程中的长期依赖关系。例如Chen等人[24]将阿伦尼乌斯方程与Transformer相结合，成功提取出数据间的映射关系。尽管这些基于深度学习的方法(如Ma等学者的研究)已取得显著进展，[25]利用Transformer处理位置依赖性，Saleem等[26]通过双编码器Transformer改进模型，这些研究仍未能有效解决长序列中同时处理长程依赖与局部时序特征的挑战。现有模型往往忽视将长程依赖与局部时序特征相结合的复杂性，导致面对复杂退化过程时模型性能呈现不稳定性。
近年来，随机过程方法（如马尔可夫过程[27]、维纳过程（WP）[28]等）已被应用于电池退化建模，这些方法能够为剩余使用寿命（RUL）预测提供更精确的统计分析并量化不确定性[29]。例如，部分研究将独立成分分析（ICA）与高斯过程回归（GPR）相结合，通过优化核函数提升预测精度，有效解决了实际应用中健康指标不可测量的问题[30,31]。Zhang等[32]采用Ornstein-Uhlenbeck过程对动态协变量WP建模，进而实现RUL预测。胡等[33]采用WP模拟退化过程，并利用粒子滤波实现在线RUL预测。孔等[34]基于Peukert定律和阿伦尼乌斯方程设计了加速因子WP进行RUL预测。陈等[35]将LSTM与WP结合构建退化模型以实现RUL预测。潘等[36]利用WP建模以整合RUL的不确定性。尽管这些基于随机过程的方法在不确定性量化和退化过程建模方面取得进展，它们仍存在局限性，特别是在处理复杂电池退化过程及捕捉长序列局部特征方面。
尽管现有剩余使用寿命（RUL）预测方法已取得显著进展——如LSTM、GRU和Transformer等深度学习模型擅长捕捉时序模式，基于随机过程的方法（如维纳过程）为不确定性量化提供了框架——但在实际应用中仍面临若干关键挑战，这些限制严重影响了其对关键任务（Mission）的可靠性与实用性：

• (1).
  长程依赖性与局部时序特征联合建模的挑战：电池退化数据构成具有长程依赖性的复杂时间序列。传统LSTM及其变体在处理超长序列时可能面临梯度消失或爆炸问题，从而阻碍其有效捕捉完整退化趋势的能力。另一方面，尽管标准Transformer模型通过自注意力机制擅长捕捉全局依赖性，但与循环网络相比，其对局部连续时间动态的感知可能稍显不足。因此，如何设计一个同时兼顾全局依赖建模优势和局部时序特征提取能力的模型，成为实现高精度剩余使用寿命(RUL)预测的首个关键挑战。
• (2).
  量化预测不确定性的挑战精确的剩余使用寿命（RUL）预测不仅需要点估计值，更需量化预测不确定性——这对风险感知决策至关重要，尤其在面对复杂退化过程与数据噪声时。大多数纯数据驱动的深度学习模型缺乏内生的概率预测框架，无法直接提供置信区间或概率密度函数（PDF）。尽管部分研究将长短期记忆网络（LSTM）与小波包变换（WP）相结合，但其特征提取网络的局限性制约了不确定性评估的准确性。因此，如何将强效特征提取器与严谨的随机过程模型相整合，以提供精确且可解释的不确定性评估，构成了第二个关键挑战。
• (3).
  模型优化与泛化保障的挑战：模型性能高度依赖于超参数设置（如层数、注意力头数、学习率等）。人工调参效率低下且难以获得全局最优解，导致性能不稳定与泛化能力受限，阻碍了该方法在真实工业场景中的部署。因此，采用系统化优化策略来自动高效地确定最优模型配置，成为提升方法鲁棒性与实用性的第三大关键挑战。

为应对这些挑战，本文提出了一种混合模型（xLSTM-Transformer-WP），该模型将改进的xLSTM-Transformer网络与维纳过程相结合。具体而言：

• (1).
  将xLSTM模块创新性地集成至Transformer编码器中，有效解决了电池退化序列长期依赖性建模的关键需求。
• (2).
  采用xLSTM-Transformer架构作为WP框架中的漂移函数，基于首次穿越时间（FHT）理论推导出剩余使用寿命（RUL）的闭合形式概率密度函数（PDF）。
• (3).
  采用贝叶斯优化自动识别最优超参数配置，从而在最大限度减少人工调参依赖的同时，实现预测精度最大化并增强模型泛化能力。