基于深度学习与强化学习的锂离子电池循环寿命强鲁棒性预估及健康管理研究

课题名称: 基于深度学习与强化学习的锂离子电池循环寿命强鲁棒性预估及健康管理研究
学科专业: 材料科学
课题关键词: 锂离子电池寿命预估深度学习强化学习融合电池健康管理
辅导模式: 1对1
发表目标: SCI期刊1-2区
课题介绍: 锂离子电池作为新能源体系的关键储能器件，其循环寿命与健康状态直接影响电动汽车、智能电网等重大装备的可靠性与经济性。随着应用场景的多元化，电池在复杂工况下的非线性衰减特性、多因素耦合的老化机制，以及个体差异带来的预估偏差，成为制约其大规模应用的核心瓶颈。传统基于物理模型或经验公式的寿命预测方法，难以应对动态环境下的强干扰与数据噪声，存在泛化能力弱、精度不足等问题。近年来，深度学习凭借强大的特征提取与非线性拟合能力，为电池寿命预估提供了新途径；强化学习则通过动态决策优化，在电池健康管理策略制定中展现出独特优势。然而，如何提升模型在不同电池类型、使用条件下的鲁棒性，实现全生命周期的精准健康状态感知与自适应管理，仍是当前亟待解决的关键科学问题。本研究旨在融合深度学习与强化学习技术，构建高鲁棒性的寿命预估模型与智能健康管理框架，为锂离子电池的高效利用与安全运维提供理论支撑。

导师信息

科研导师

Prof. Wang

教授，博导，俄罗斯自然科学院院士

导师介绍

研究领域：储能系统的建模,状态估计,安全管理学术成果：承担国家基金等项目56项，在SCI-1区TOP等期刊上发表文章258篇，RIS 11617，h-index 29，授权专利/标准等知识产权52项，在Elsevier和IET等著名出版社出版国际著作9部，《新能源技术与电源管理》总印数6300册并重印4次，指导学生开展科技创新项目29项，优秀结题6项；科技竞赛获奖34项，获得第48届日内瓦发明展金奖等科技奖励13项，担任国际会议主席17次，国际期刊编委4项，承办新能源与储能系统国际会议3届

招生要求

面向具有相关学科背景与研究兴趣的学习者，具体要求以课题导师评估为准。