基于PINN物理信息神经网络的锂电池SOH估计 [电池特征提取+SOH估计]Matlab代码（多输入单输出）
摘要：该Matlab代码基于PINN物理信息神经网络实现锂电池SOH估计，使用NASA B0005电池数据集（可替换其他电池）。代码分三步运行：先绘制SOH衰减趋势并分离充放电数据，再提取5个时间特征进行SOH估算，最后用GRU网络完成估计。支持两种微分方法（默认自动微分），提供R2、MAE等多项评估指标，附带中文注释和测试数据集。要求MATLAB 2018b及以上版本运行，适合初学者直接使用。
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目录
1、代码简介
基于PINN物理信息神经网络的锂电池SOH估计 [电池特征提取+SOH估计]Matlab代码（多输入单输出）
NASA数据集，B0005号电池数据训练+测试。(可自行更换NASA其他电池进行测试)
物理建模时，近似微分项自带两种方法(有限差分和自动微分，默认自动微分，可自行更换)，引入物理残差;
代码步骤：
1、先运行main1进行电池SOH衰减趋势图绘制和充放电数据分离
2、再运行main2进行特征提取(恒流充电时间、恒流放电时间、恒压充电时间、恒压上升充电时间、恒压下降放电时间)和SOH估算
3、最后运行main3_GRU进行SOH估计
注：
1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上
2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要
3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高
4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白
2、代码运行结果展示
3、代码获取
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