鋰電池的“剩余使用壽命”（RUL）預(yù)測(cè)是電池健康管理的重要環(huán)節(jié)，NASA公開(kāi)的電池老化數(shù)據(jù)為研發(fā)提供了關(guān)鍵支持。傳統(tǒng)方法依賴人工分析，效率和精度都很低；現(xiàn)有嵌入式平臺(tái)計(jì)算能力有限，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，導(dǎo)致用戶對(duì)于精準(zhǔn)、輕量級(jí)解決方案的需求難以滿足。

飛凌嵌入式將AI算法（CNN+LSTM融合）和RK3588核心板相結(jié)合，成功突破這些限制，帶來(lái)高效、精準(zhǔn)的鋰電池壽命預(yù)測(cè)。本文將對(duì)此方案進(jìn)行簡(jiǎn)練的介紹。

1、硬件平臺(tái)：FET3588-C核心板

飛凌嵌入式FET3588-C核心板是基于瑞芯微RK3588旗艦處理器設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的一款高性能嵌入式平臺(tái)，搭載強(qiáng)大的6TOPS算力NPU（神經(jīng)處理單元），專(zhuān)為AI推理優(yōu)化，功耗低、算力強(qiáng)，可應(yīng)用于工業(yè)和消費(fèi)電子設(shè)備。

AI算法模塊：結(jié)合CNN提取特征、LSTM捕捉趨勢(shì)，融合后預(yù)測(cè)容量。

部署模塊：通過(guò)RKNN工具將模型優(yōu)化為.rknn格式，確保在RK3588核心板上高效運(yùn)行。

數(shù)據(jù)處理模塊：支持從NASA數(shù)據(jù)集 提取樣本，生成預(yù)測(cè)結(jié)果。

2、算法如何預(yù)測(cè)電池壽命

01 算法實(shí)現(xiàn)

CNN提取特征：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理電池的電壓、電流、溫度等的5個(gè)時(shí)間步，提取充電過(guò)程中的局部模式（如電壓曲線拐點(diǎn)）。通過(guò)多個(gè)卷積核和ReLU激活，生成特征向量，捕捉電池運(yùn)行條件的細(xì)微變化。

LSTM捕捉趨勢(shì)：長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）分析容量序列，運(yùn)用輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)機(jī)制，有效記憶并建模電池容量的長(zhǎng)期衰減趨勢(shì)（例如從2.0Ah到1.4Ah的老化過(guò)程）。使用以下公式動(dòng)態(tài)更新隱藏狀態(tài)，確保長(zhǎng)期依賴建模。

融合與回歸：將CNN提取的局部特征與LSTM捕捉的長(zhǎng)期趨勢(shì)進(jìn)行拼接融合，輸入到全連接層進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，輸出歸一化的電池容量值。訓(xùn)練過(guò)程使用MSE損失函數(shù)、Adam優(yōu)化器，并加入Dropout層防止過(guò)擬合。最終預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)MinMaxScaler反歸一化為實(shí)際的Ah容量值。

RUL計(jì)算：基于預(yù)測(cè)的容量值，當(dāng)容量衰減至預(yù)設(shè)閾值（通常為初始容量的80%，例如1.6Ah）時(shí)，即可計(jì)算出剩余使用壽命（RUL）。方案還引入了指數(shù)衰減模型進(jìn)行擬合優(yōu)化，通過(guò)參數(shù)λ進(jìn)一步精化RUL預(yù)測(cè)結(jié)果。指數(shù)衰減模型如下：

02 部署在RK3588核心板上

模型轉(zhuǎn)換：將Keras模型導(dǎo)出為ONNX，再用RKNN工具包轉(zhuǎn)換為.rknn格式，支持RK3588的NPU。FP16量化減少計(jì)算量，單樣本推理僅0.55毫秒。

推理優(yōu)化：RKNNLite API逐樣本推理，輸入轉(zhuǎn)置為NCHW格式（例如[1,1,5]）?？蓛?yōu)化為批量推理，減少循環(huán)開(kāi)銷(xiāo)。INT8量化進(jìn)一步提升效率，但需驗(yàn)證精度。

3、效果展示

上圖清晰地展示了方案的實(shí)際預(yù)測(cè)效果：

• 藍(lán)線： 真實(shí)的電池容量衰減曲線。
• 橙線： AI模型預(yù)測(cè)的電池容量曲線。
• X軸： 樣本索引（代表時(shí)間/循環(huán)次數(shù)）。
• Y軸： 電池容量（Ah）。

從圖中可以直觀看出，預(yù)測(cè)曲線（橙色）與真實(shí)曲線（藍(lán)色）基本吻合，充分證明了AI預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)性。

4、總結(jié)

飛凌嵌入式將CNN+LSTM融合AI算法與高性能的RK3588核心板深度結(jié)合，精準(zhǔn)解決了鋰電池剩余使用壽命（RUL）預(yù)測(cè)的精度與效率難題——在FET3588-C核心板上，算法以FP16量化實(shí)現(xiàn)單樣本推理的用時(shí)僅0.55ms，兼顧高精度（MAPE 3.3%）和低功耗，INT8量化可進(jìn)一步優(yōu)化效率。

該方案為鋰電池管理系統(tǒng)（BMS）提供了強(qiáng)大、可靠、可落地的輕量級(jí)AI預(yù)測(cè)能力，顯著提升了電池使用的安全性和經(jīng)濟(jì)性，在電動(dòng)汽車(chē)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、便攜設(shè)備等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。