【SCI2区】基于星雀优化算法NOA优化Transformer-BiLSTM锂电池健康寿命预测算法研究Matlab实现-平芜编程栈

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1. 相关介绍

在当今科技飞速发展的时代，锂电池作为一种关键的能源存储设备，广泛应用于从便携式电子设备到电动汽车等众多领域。其健康寿命的准确预测对于提升设备性能、降低维护成本以及推动可持续能源发展至关重要。现有的锂电池健康寿命预测方法存在各种局限性，本文提出基于星雀优化算法（NOA）优化 Transformer - BiLSTM 的预测算法，旨在突破这些局限，为锂电池健康管理提供更精确、可靠的解决方案。

锂电池健康寿命预测：亟待解决的关键问题

锂电池的广泛应用与挑战
锂电池凭借其高能量密度、长循环寿命和无记忆效应等优点，成为现代科技领域不可或缺的能源存储单元。在智能手机、笔记本电脑等便携式电子设备中，锂电池为用户提供了便捷的移动电源；在电动汽车行业，锂电池更是推动了绿色出行的发展。然而，锂电池在使用过程中，其健康状态会随着充放电循环次数的增加、环境温度的变化等因素逐渐下降，最终导致电池性能衰退甚至失效。准确预测锂电池的健康寿命，能够帮助用户提前做好维护和更换计划，避免设备因电池故障而出现意外停机，同时也有助于延长电池的使用寿命，降低能源消耗和环境污染。
现有预测方法的局限
当前，锂电池健康寿命预测方法主要分为基于物理模型和数据驱动的方法。基于物理模型的方法试图通过描述电池内部复杂的化学反应和物理过程来预测电池寿命，但由于电池内部机制的高度复杂性，这些模型往往难以准确反映真实情况，并且对模型参数的获取和校准要求较高。数据驱动的方法则利用大量的电池历史数据进行建模预测，其中机器学习和深度学习算法应用较为广泛。然而，部分数据驱动方法容易陷入局部最优，导致预测精度在复杂多变的实际应用场景中难以满足需求。因此，开发一种更加准确、稳定的锂电池健康寿命预测算法迫在眉睫。

理论基石：Transformer 与 BiLSTM

Transformer：序列处理的新范式
Transformer 架构在近年来引起了广泛关注，其核心创新在于自注意力机制。与传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）不同，Transformer 通过自注意力机制能够直接捕捉序列中各元素之间的依赖关系，而无需像 RNN 那样按顺序处理序列。多头注意力机制则进一步增强了模型对不同表示子空间的捕捉能力，使模型能够从多个角度对序列信息进行编码。位置编码的引入解决了 Transformer 无法处理序列中位置信息的问题，使得模型能够区分相同元素在不同位置的重要性。在锂电池健康寿命预测中，电池的历史数据通常以时间序列的形式呈现，Transformer 的这些特性使其能够有效处理长程依赖关系，挖掘电池数据中的复杂模式，为准确预测提供有力支持。
BiLSTM：时间序列特征的深度挖掘者
双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种特殊的循环神经网络，它通过前向和后向两个 LSTM 层同时处理时间序列数据。传统的 LSTM 能够有效解决 RNN 中的梯度消失问题，从而更好地捕捉长序列中的长期依赖信息。BiLSTM 在此基础上，从前向和后向两个方向对数据进行处理，使得模型不仅能够学习到过去时间步的信息，还能利用未来时间步的信息。在锂电池健康状态随时间变化的过程中，BiLSTM 能够全面捕捉这种复杂的时间序列特征，挖掘出电池性能变化的潜在模式，为锂电池健康寿命预测提供丰富的特征表示。

星雀优化算法 NOA：探索最优解的新路径

模拟星雀行为的创新算法
星雀优化算法（NOA）从星雀在自然环境中的觅食和迁徙行为中汲取灵感。在自然界中，星雀通过群体协作和个体探索来寻找食物资源。NOA 模拟了这一过程，将优化问题的解空间看作是星雀的觅食区域，每个星雀个体对应一个潜在的解。星雀个体通过自身的经验和与群体中其他个体的信息共享来调整飞行方向和速度，以寻找最优解（即食物资源）。具体而言，星雀个体的位置更新策略基于其当前位置、自身历史最优位置以及群体中的全局最优位置进行调整。这种信息共享和位置更新机制使得 NOA 能够在解空间中进行高效的全局搜索。
NOA 的独特优势
与其他优化算法相比，NOA 展现出显著的优势。首先，其强大的全局搜索能力使其能够有效避免过早陷入局部最优。在处理复杂的优化问题时，许多传统优化算法容易被困在局部最优解附近，而 NOA 通过模拟星雀的群体行为，能够不断探索新的搜索区域，从而有更大的机会找到全局最优解。其次，NOA 的参数相对较少，这使得算法的调整和实现更加容易。相比于一些参数众多且难以调优的优化算法，NOA 的简洁性提高了其在实际应用中的可行性和效率。

基于 NOA 优化 Transformer - BiLSTM 的预测模型

模型搭建的基石
构建基于 NOA 优化 Transformer - BiLSTM 的锂电池健康寿命预测模型，首先需要对收集到的锂电池历史数据进行预处理。这些数据涵盖了电池在不同使用阶段的充电 / 放电曲线、温度、电压等多维度信息。数据清洗操作去除了数据中的噪声和异常值，而归一化处理则将不同特征的数据映射到相同的尺度范围，以确保模型能够平等对待各个特征，避免因特征尺度差异过大而导致的训练偏差。经过预处理的数据作为模型的输入，为后续的特征提取和预测奠定基础。
NOA 驱动的参数优化
NOA 在优化 Transformer - BiLSTM 模型参数的过程中扮演着关键角色。模型的权重和超参数（如学习率、隐藏层神经元数量等）对其性能有着重要影响。NOA 将 Transformer - BiLSTM 模型在锂电池健康寿命预测任务中的性能指标（如均方误差、平均绝对误差等）作为适应度函数。在每次迭代中，NOA 根据适应度函数评估每个星雀个体（对应一组模型参数）的优劣，然后通过特定的位置更新策略调整星雀个体的位置（即模型参数）。随着迭代的进行，NOA 不断探索解空间，寻找使适应度函数最小化的最优参数组合，从而提高 Transformer - BiLSTM 模型在锂电池健康寿命预测中的性能。
预测流程的实现
经过 NOA 优化后的 Transformer - BiLSTM 模型，在实际预测时，输入新的锂电池数据。模型首先利用 Transformer 的自注意力机制和 BiLSTM 的双向时间序列处理能力对数据进行特征提取，挖掘电池数据中的长程依赖关系和时间序列特征。随后，经过特征处理的数据通过全连接层进行进一步的非线性变换，最终输出预测的锂电池健康寿命值。这一预测结果可以为电池管理系统提供重要的决策依据，帮助用户合理安排电池的使用、维护和更换计划。

三组电池数据为CALCE数据集中CS型号的CS2-34、CS2-36、CS2-37三组锂离子电池，

数据集中包含电池充放电循环次数和每次循环结束电池容量两部分数据记录，各有700个循环周期数据，

数据通过 ArbinBT2000 的锂电池实验系统得到，电池额定容量为 1.1Ah，在室温条件下进行充放电。

实验具体过程为：首先以 0.45A 的恒定电流进行恒流充电直至电压达到 4.2V，保持电池端电压为 4.2V，继续充电，直至充电电流降低至 0.05A。

之后以 0.45A 的恒定电流放电至电压降至2.7V。

实验过程中的放电速率保持为恒定 1C。

2. 运行效果展示

3. 部分代码呈现

%_________________________________________________________________________%

% Nutcracker Optimization Algorithm (NOA) source codes demo 1.0 %

% %

% Developed in MATLAB R2019A %

% %

% Author and programmer: Reda Mohamed (E-mail: redamoh@zu.edu.eg) & Mohamed Abdel-Basset (E-mail: mohamedbasset@ieee.org) %

% %

% Main paper: Abdel-Basset, M., Mohamed, R. %

% Nutcracker optimizer, %

% Knowledge-Based Systems, in press, %

% DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.110248 %

% %

%_________________________________________________________________________%

% The Nutcracker Optimization Algorithm

function [Best_score,Best_NC,Convergence_curve]=NOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)

%%-------------------Definitions--------------------------%%

Best_NC=zeros(1,dim); % A vector to include the best-so-far Nutcracker(Solution)

Best_score=inf; % A Scalar variable to include the best-so-far score

LFit=inf*(ones(SearchAgents_no,1)); % A vector to include the local-best position for each Nutcracker

RP=zeros(2,dim); %% 2-D matrix to include two reference points of each Nutcracker

Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);

%%-------------------Controlling parameters--------------------------%%

Alpha=0.05; %% The percent of attempts at avoiding local optima

Pa2=0.2; %% The probability of exchanging between the cache-search stage and the recovery stage

Prb=0.2; % The percentage of exploration other regions within the search space.

%%---------------Initialization----------------------%%

Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb); %Initialize the positions of search agents

Lbest=Positions; %% Set the local best for each Nutcracker as its current position at the beginning.

t=0; %% Function evaluation counter

%%---------------------Evaluation-----------------------%%

for i=1:SearchAgents_no

NC_Fit(i)=fobj(Positions(i,:));

LFit(i)=NC_Fit(i); %% Set the local best score for the ith Nutcracker as its current score.

% Update the best-so-far solution

if NC_Fit(i)<Best_score % Change this to > for maximization problem

Best_score=NC_Fit(i); % Update the best-so-far score

Best_NC=Positions(i,:); % Update te best-so-far solution

end

while t<Max_iter

RL=0.05*levy(SearchAgents_no,dim,1.5); %Levy random number vector

l=rand*(1-t/Max_iter); % Parameter in Eq. (3)

%%% Parameter in Eq. (11)

if rand<rand

a=(t/Max_iter)^(2*1/t);

else

a=(1-(t/Max_iter))^(2*(t/Max_iter));

end

if rand<rand %%%%Foraging and storage strategy

mo= mean(Positions);

for i=1:SearchAgents_no

%%%%% Update the parameter mu according to Eq. (2)%%%%%

if rand<rand

mu=rand;

elseif rand<rand

mu=(randn);

else

mu=(RL(1,1));

end

cv=randi(SearchAgents_no);%% An index selected randomly between 1 and SearchAgents_no

cv1=randi(SearchAgents_no); %% An index selected randomly between 1 and SearchAgents_no

Pa1=((Max_iter-t)/Max_iter);

if rand<Pa1 %% Exploration phase 1

cv2=randi(SearchAgents_no);

r2=rand;

for j=1:size(Positions,2)

if t<Max_iter/2

if rand>rand

Positions(i,j)=(mo(j))+RL(i,j)*(Positions(cv,j)-Positions(cv1,j))+mu*(rand<5)*(r2*r2*ub-lb); % Eq. (1)

end

else

if rand>rand

Positions(i,j)=Positions(cv2,j)+mu*(Positions(cv,j)-Positions(cv1,j))+mu*(rand<Alpha)*(r2*r2*ub-lb); % Eq. (1)

end

else %% Exploitation phase 1

mu=rand;

if rand<rand

r1=rand;

for j=1:size(Positions,2)

Positions(i,j)=((Positions(i,j)))+mu*abs(RL(i,j))*(Best_NC(j)-Positions(i,j))+(r1)*(Positions(cv,j)-Positions(cv1,j)); % Eq. (3)

end

elseif rand<rand

for j=1:size(Positions,2)

if rand>rand

Positions(i,j)=Best_NC(j)+mu*(Positions(cv,j)-Positions(cv1,j)); % Eq. (3)

end

else

for j=1:size(Positions,2)

Positions(i,j)=(Best_NC(j)*abs(l)); % Eq. (3)

end

%%%%%%Return the search agents that exceed the search space's bounds

if rand<rand

for j=1:size(Positions,2)

if Positions(i,j)>ub

Positions(i,j)=lb+rand*(ub-lb);

elseif Positions(i,j)<lb

Positions(i,j)=lb+rand*(ub-lb);

end

else

Positions(i,:) = min(max(Positions(i,:),lb),ub);

end

%% Evaluation

NC_Fit(i)=fobj(Positions(i,:));

% Update the local best according to Eq. (20)

if NC_Fit(i)<LFit(i) % Change this to > for maximization problem

LFit(i)=NC_Fit(i); % Update the local best fitness

Lbest(i,:)=Positions(i,:); % Update the local best position

else

NC_Fit(i)=LFit(i);

Positions(i,:)=Lbest(i,:);

end

% Update the best-so-far solution

if NC_Fit(i)<Best_score % Change this to > for maximization problem

Best_score=NC_Fit(i); % Update best-so-far fitness

Best_NC=Positions(i,:); % Update best-so-far position

end

t=t+1;

if t>Max_iter

break;

end

Convergence_curve(t)=Best_score;

end

else %% Cache-search and Recovery strategy

%%% Compute the reference points for each Nutcraker%%%%

for i=1:SearchAgents_no

ang=pi*rand;

cv=randi(SearchAgents_no);

cv1=randi(SearchAgents_no);

for j=1:size(Positions,2)

for j1=1:2

if j1==1

%% Compute the first reference point for the ith Nutcraker using Eq. (9)

if ang~=pi/2

RP(j1,j)=Positions(i,j)+ (a*cos(ang)*(Positions(cv,j)-Positions(cv1,j)));

else

RP(j1,j)=Positions(i,j)+ a*cos(ang)*(Positions(cv,j)-Positions(cv1,j))+a*RP(randi(2),j)

end

else

%% Compute the second reference point for the ith Nutcraker using Eq. (10)

if ang~=pi/2

RP(j1,j)=Positions(i,j)+ (a*cos(ang)*((ub-lb)+lb))*(rand<Prb);

else

RP(j1,j)=Positions(i,j)+ (a*cos(ang)*((ub-lb)*rand+lb)+a*RP(randi(2),j))*(rand<Prb)

end

%%% Return the reference points that exceed the boundary of

%%% search space %%

if rand<rand

for j=1:size(Positions,2)

if RP(2,j)>ub

RP(2,j)=lb+rand*(ub-lb);

elseif RP(2,j)<lb

RP(2,j)=lb+rand*(ub-lb);

end

else

RP(2,:) = min(max(RP(2,:),lb),ub);

end

%%% Return the reference points that exceed the boundary of

%%% search space %%

if rand<rand

for j=1:size(Positions,2)

if RP(1,j)>ub

RP(1,j)=lb+rand*(ub-lb);

elseif RP(1,j)<lb

RP(1,j)=lb+rand*(ub-lb);

end

else

RP(1,:) = min(max(RP(1,:),lb),ub);

end

if (rand<Pa2) %% Exploitation stage 2: Recovery stage

cv=randi(SearchAgents_no);

if rand<rand

for j=1:size(Positions,2)

if rand>rand

Positions(i,j)=Positions(i,j)+rand*(Best_NC(j)-Positions(i,j))+rand*(RP(1,j)-Positions(cv,j)); %% Eq. (13)

end

else

for j=1:size(Positions,2)

if rand>rand

Positions(i,j)=Positions(i,j)+rand*(Best_NC(j)-Positions(i,j))+rand*(RP(2,j)-Positions(cv,j)); %% Eq. (15)

end

%%%%Return the search agents that exceed the search space's bounds

if rand<rand

for j=1:size(Positions,2)

if Positions(i,j)>ub

Positions(i,j)=lb+rand*(ub-lb);

elseif Positions(i,j)<lb

Positions(i,j)=lb+rand*(ub-lb);

end

else

Positions(i,:) = min(max(Positions(i,:),lb),ub);

end

%% Evaluation

NC_Fit(i)=fobj(Positions(i,:));

% Update the local best

if NC_Fit(i)<LFit(i) % Change this to > for maximization problem

LFit(i)=NC_Fit(i);

Lbest(i,:)=Positions(i,:);

else

NC_Fit(i)=LFit(i);

Positions(i,:)=Lbest(i,:);

end

% Update the best-so-far solution

if NC_Fit(i)<Best_score % Change this to > for maximization problem

Best_score=NC_Fit(i); % Update best-so-far fitness

Best_NC=Positions(i,:); % Update best-so-far position

end

t=t+1;

if t>Max_iter

break;

end

else %% Exploration stage 2: Cache-search stage

%% ----------Evaluation---------------%%

NC_Fit1=fobj(RP(1,:));

t=t+1;

if t>Max_iter

break;

end

%% -------Evaluations-----------

NC_Fit2=fobj(RP(2,:));

%%%%%----------- Applying Eq. (17) to trade-off between the exploration behaviors---------%%%%

if NC_Fit2<NC_Fit1 && NC_Fit2<NC_Fit(i)

Positions(i,:)=RP(2,:);

NC_Fit(i)=NC_Fit2;

elseif NC_Fit1<NC_Fit2 && NC_Fit1<NC_Fit(i)

Positions(i,:)=RP(1,:);

NC_Fit(i)=NC_Fit1;

end

% Update the local best

if NC_Fit(i)<LFit(i) % Change this to > for maximization problem

LFit(i)=NC_Fit(i);

Lbest(i,:)=Positions(i,:);

else

NC_Fit(i)=LFit(i);

Positions(i,:)=Lbest(i,:);

end

t=t+1;

% Update the best-so-far solution

if NC_Fit(i)<Best_score % Change this to > for maximization problem

Best_score=NC_Fit(i);

Best_NC=Positions(i,:);

end

if t>Max_iter

break;

end

Convergence_curve(t)=Best_score;

end

4. 参考文献

[1]张德干,任雪杰,张捷,等.一种基于星雀优化策略的移动边缘服务器部署方法:CN202510186159.5[P].CN120075892A[2026-07-13].

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【SCI2区】基于星雀优化算法NOA优化Transformer-BiLSTM锂电池健康寿命预测算法研究Matlab实现

锂电池健康寿命预测：亟待解决的关键问题

理论基石：Transformer 与 BiLSTM

星雀优化算法 NOA：探索最优解的新路径

基于 NOA 优化 Transformer - BiLSTM 的预测模型

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