基于多尺度信号分解与改进Transformer网络的锂离子电池健康状态精准估计算法

本文提出了一种结合多尺度信号分解(CEEMDAN)与改进Transformer(ISSA-Transformer)的锂离子电池健康状态(SOH)估计算法。通过自适应噪声完备集合经验模态分解技术有效分离容量再生噪声，采用多策略融合的改进麻雀算法优化Transformer超参数，在NASA和CALCE数据集上实现RMSE<0.47%的精准估计，即使仅用50%训练数据仍保持0.02%误差，为复杂工况下电池寿命预测提供了创新解决方案。

亮点

本研究开发的CEEMDAN-ISSA-Transformer混合架构，在应对锂离子电池老化过程中的容量再生现象方面展现出三大突破性优势：

多尺度信号分解技术

采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始容量信号分解为不同频率的子序列，相比传统Transformer模型，SOH估计精度提升66.48%，有效解决了容量再生噪声干扰这一行业难题。

智能超参数优化引擎

创新性地将正弦混沌映射和自适应加权策略融入麻雀搜索算法(ISSA)，自主优化Transformer核心参数——注意力头数(H)、初始学习率(η)和L2正则化因子(λ)，实现RMSE低至0.0041的超高精度。

小样本学习奇迹

该架构在仅使用50%训练数据的极端条件下仍保持0.02%的估计误差，其强大的非线性退化建模能力为有限数据场景下的电池健康管理提供了全新范式。

结论

CEEMDAN-ISSA-Transformer模型通过多尺度特征分离和智能参数优化，成功攻克了电池老化过程中容量再生效应导致的SOH估计偏差问题。实验证明该方法在CALCE和NASA数据集上具有显著优势，其中L2正则化因子的动态优化使模型泛化能力提升37.6%，为下一代电池管理系统开发奠定了算法基础。