FrancescoRSS
论文库 / 未确认证据

A review of deep learning-based methods for lithium-ion battery remaining useful life prediction

期刊未确认首次分析 2026.07.10发表日期 2026-07-07未确认级证据

Guoji Yang、Youhang Zhou、Lingang Shao、Jianxuan Qin、Yuancong He、Xuan Tang、Zhongxuan Wei

论文原文 ↗来源页面 ↗

论文卡片 5

基本信息

  • 标题：A review of deep learning-based methods for lithium-ion battery remaining useful life prediction
  • DOI/URL：https://doi.org/10.1117/12.3117177
  • 期刊/会议/预印本平台：SPIE proceedings / DOI 10.1117
  • 发表日期：2026-07-07
  • 作者和机构：Guoji Yang, Youhang Zhou, Lingang Shao, Jianxuan Qin, Yuancong He, Xuan Tang, Zhongxuan Wei；机构未能从可访问内容确认
  • 通讯作者：未能确认
  • 脚本评分：55
  • 期刊指标核验：未核验

纳入理由和命中证据

  • 摘要明确 Remaining Useful Life (RUL) prediction 是核心；综述 RNN、LSTM、CNN、Transformer 在 Li-ion RUL 预测中的进展。

创新点

  • 综述型文章，主要价值在整理深度学习方法、应用场景、局限性和研究方向；非新模型实证。

主要内容

  • 对比传统机理模型/浅层 ML 与深度学习方法。
  • 指出黑箱可解释性不足、缺少电化学机制支撑。
  • 建议机理与深度学习融合、模型轻量化。

模型架构/方法流程

  • 涵盖 RNN、LSTM、CNN、Transformer；无单一新架构。

输入特征与输出目标

  • 综述未从可访问摘要中给出统一输入特征；输出目标为 RUL。

数据来源/数据结构/电池类型/循环协议

  • 文献综述；未报告新实验数据集。

结果指标

  • 未报告新实验指标。

Baseline/对比方法

  • 综述性比较传统机理、浅层 ML、深度学习。

泄漏风险/局限性/复现性

  • 泄漏风险：不适用/信息不足。
  • 局限性：综述深度、覆盖范围和检索系统性需全文确认；当前 SPIE 页面 403。
  • 复现性：不适用。

对哥哥研究/落地的启发和后续动作

  • 可作为入门/背景材料；不建议作为核心方法论文优先复现。
  • 后续动作：若全文可获得，检查是否有系统性表格可补充到方法综述库。
查看关键词分类依据
  • RUL prediction · 标题包含「remaining useful life」
    arning-based methods for lithium-ion battery remaining useful life prediction
  • Transformer / attention · 摘要包含「transformer」
    learning methods, namely RNN, LSTM, CNN and Transformer, elaborating on their technical principles, advantages, application scenarios a
  • LSTM · 摘要包含「lstm」
    s of four deep learning methods, namely RNN, LSTM, CNN and Transformer, elaborating on their technical principles, advantages, ap
  • CNN · 摘要包含「cnn」
    our deep learning methods, namely RNN, LSTM, CNN and Transformer, elaborating on their technical principles, advantages, applica
  • Generic neural network / deep learning · 标题包含「deep learning」
    A review of deep learning-based methods for lithium-ion battery remaining useful life prediction
  • Generic machine learning · 摘要包含「machine learning」
    . Traditional mechanistic models and shallow machine learning methods struggle to adapt to the complex nonlinear characteristics of battery a
  • ECM / electrochemical model · 摘要包含「electrochemical」
    of the "black box" and lack of support from electrochemical mechanisms. Finally, two research directions are proposed: integrating mechanis
  • Li-ion / LIB · 标题包含「lithium-ion」
    A review of deep learning-based methods for lithium-ion battery remaining useful life prediction