鋰電池的“剩余使用壽命”（RUL）預測是電池健康管理的重要環(huán)節(jié)，NASA公開的電池老化數(shù)據為研發(fā)提供了關鍵支持。傳統(tǒng)方法依賴人工分析，效率和精度都很低；現(xiàn)有嵌入式平臺計算能力有限，難以實現(xiàn)實時預測，導致用戶對于精準、輕量級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核心板相結合，成功突破這些限制，帶來高效、精準的鋰電池壽命預測。本文將對此方案進行簡練的介紹。

1、硬件平臺：FET3588-C核心板

飛凌嵌入式FET3588-C核心板是基于瑞芯微RK3588旗艦處理器設計開發(fā)的一款高性能嵌入式平臺，搭載強大的6TOPS算力NPU（神經處理單元），專為AI推理優(yōu)化，功耗低、算力強，可應用于工業(yè)和消費電子設備。

AI算法模塊：結合CNN提取特征、LSTM捕捉趨勢，融合后預測容量。

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

數(shù)據處理模塊：支持從NASA數(shù)據集 提取樣本，生成預測結果。

2、算法如何預測電池壽命

01 算法實現(xiàn)

CNN提取特征：卷積神經網絡（CNN）處理電池的電壓、電流、溫度等的5個時間步，提取充電過程中的局部模式（如電壓曲線拐點）。通過多個卷積核和ReLU激活，生成特征向量，捕捉電池運行條件的細微變化。

LSTM捕捉趨勢：長短期記憶網絡（LSTM）分析容量序列，運用輸入門、遺忘門和輸出門機制，有效記憶并建模電池容量的長期衰減趨勢（例如從2.0Ah到1.4Ah的老化過程）。使用以下公式動態(tài)更新隱藏狀態(tài)，確保長期依賴建模。

融合與回歸：將CNN提取的局部特征與LSTM捕捉的長期趨勢進行拼接融合，輸入到全連接層進行回歸預測，輸出歸一化的電池容量值。訓練過程使用MSE損失函數(shù)、Adam優(yōu)化器，并加入Dropout層防止過擬合。最終預測結果通過MinMaxScaler反歸一化為實際的Ah容量值。

RUL計算：基于預測的容量值，當容量衰減至預設閾值（通常為初始容量的80%，例如1.6Ah）時，即可計算出剩余使用壽命（RUL）。方案還引入了指數(shù)衰減模型進行擬合優(yōu)化，通過參數(shù)λ進一步精化RUL預測結果。指數(shù)衰減模型如下：

02 部署在RK3588核心板上

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

推理優(yōu)化：RKNNLite API逐樣本推理，輸入轉置為NCHW格式（例如[1,1,5]）?？蓛?yōu)化為批量推理，減少循環(huán)開銷。INT8量化進一步提升效率，但需驗證精度。

3、效果展示

上圖清晰地展示了方案的實際預測效果：

• 藍線： 真實的電池容量衰減曲線。
• 橙線： AI模型預測的電池容量曲線。
• X軸： 樣本索引（代表時間/循環(huán)次數(shù)）。
• Y軸： 電池容量（Ah）。

從圖中可以直觀看出，預測曲線（橙色）與真實曲線（藍色）基本吻合，充分證明了AI預測模型的精準性。

4、總結

飛凌嵌入式將CNN+LSTM融合AI算法與高性能的RK3588核心板深度結合，精準解決了鋰電池剩余使用壽命（RUL）預測的精度與效率難題——在FET3588-C核心板上，算法以FP16量化實現(xiàn)單樣本推理的用時僅0.55ms，兼顧高精度（MAPE 3.3%）和低功耗，INT8量化可進一步優(yōu)化效率。

該方案為鋰電池管理系統(tǒng)（BMS）提供了強大、可靠、可落地的輕量級AI預測能力，顯著提升了電池使用的安全性和經濟性，在電動汽車、儲能系統(tǒng)、便攜設備等領域具有廣闊的應用前景。