论文标题：A Data-Driven Auto-CNN-LSTM Prediction Model for Lithium-Ion Battery Remaining Useful Life

期刊信息：IEEE TII (中科院1区, JCR Q1, IF=11.7)

引用：Ren L, Dong J, Wang X, et al. A data-driven auto-CNN-LSTM prediction model for lithium-ion battery remaining useful life[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 17(5): 3478-3487.

提出了一种基于改进的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）的数据驱动预测模型，名为Auto-CNN-LSTM，用于锂离子电池（LIB）的剩余寿命预测（RUL）。主要贡献总结如下：

提出了一种由自动编码器CNN和LSTM组成的模型来预测LIB的剩余寿命。CNN和LSTM通过利用电池相邻周期之间的相关性以及序列中的特征，有助于减轻数据噪声并提高预测准确性；

引入了一个自动编码器，用于在时间序列中处理和重构电池数据，通过增加数据维度，从原始数据中提取更多有价值的信息，为后续更高效的训练做准备；

提出了一种后平滑方法来解决预测结果中的断点问题。比较了不同类型滤波器，使得与没有滤波器的模型相比，能够获得更准确的结果。

由于 CNN 在有限数据中挖掘隐藏信息的能力以及 LSTM 处理时间序列信息的能力，本文提出了一种基于 CNN 和 LSTM 的 LIB RUL 预测方法。此外，CNN 的卷积层需要大量数据，但 LIB 的数据不足。然而，通过使用自动编码器，实现了可传输到 CNN 进行更有效训练的数据维度的显著增加。另外，考虑到模型预测曲线中存在的噪声，本文提出了一种后平滑方法来减少噪声并解决预测结果中的不连续性问题。这通过输出平滑的预测曲线提高了预测结果的可解释性。算法 1 展示了提出的 Auto-CNN-LSTM 方法的框架。
在模型中，LIB特征最初由自动编码器从原始数据中提取，它将数据维数从21个增加到50个。然后，通过CNN和LSTM模型进行特征展开。CNN挖掘深度信息，LSTM提取数据之间的时序信息，将CNN和LSTM提取的特征组合成全连通层。LIB的RUL预测是经过七层深度神经网络(DNN)输出的。最后，为了使拟合曲线平滑，分别用一阶线性、二阶和三阶平滑网络对输出进行滤波。然后，对这些网络计算的精度进行比较，选择最佳精度作为预测结果。通过实际数据的实验，验证了该方法的有效性。

当前，由于信息、通信、大数据和计算技术在制造过程中的融合，智能制造正在取得重大进展。对于智能制造系统，高效和长寿命的能源，如LIB是必不可少的。然而，LIB的一个重要问题是如何准确地预测它们的RUL。

在本文中，提出了一个三步数据驱动的过程特征提取器、特征扩展和RUL预测来确定lib的RUL。提出的方法，称为Auto-CNN-LSTM预测，是一个自动编码器，用于增强原始数据，然后使用CNN挖掘深度信息以获得特征映射。同时，利用LSTM方法得到其时间序列，并结合特征映射进行归一化处理。然后使用7层深度神经网络预测LIB的RUL，并使用一级滤波器对预测结果进行平滑处理。使用本文提出的Auto-CNN-LSTM模型，并使用真实数据集进行训练，预测结果的RMSE为4.8%，显著优于另外两种基于ADNN(误差为11.8%)和SVM(误差为18.2%)的数据驱动模型。在未来，本文计划研究其他技术，通过优化神经网络层数、dropout和L2正则化参数，以及将本文的模型应用于时间序列寿命重要的其他预测问题，进一步提高RUL预测精度。