【锂电池RUL预测】 项目介绍 MATLAB实现基于TL-Transformer 迁移学习（TL）结合Transformer编码器进行锂电池剩余寿命（RUL）预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代

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内容概要：本文介绍了一种基于迁移学习（TL）与Transformer编码器相结合的锂电池剩余寿命（RUL）预测方案——TL-Transformer，旨在解决传统方法在跨域泛化、数据稀缺、噪声干扰和工程部署等方面的挑战。项目通过在多源数据上预训练Transformer模型，提取通用退化特征，并在目标域使用少量样本进行微调，实现高效适配。模型融合电压、电流、温度、容量等多通道时序数据，利用自注意力机制捕捉长程依赖与关键衰退模式，结合稳健损失、数据增强、不确定度估计和注意力可视化提升鲁棒性与可解释性。整个流程在MATLAB环境中实现，涵盖数据预处理、模型构建、训练微调、压缩部署及在线推理，支持批处理与流式预测，并提供GUI界面与完整代码。; 适合人群：具备一定机器学习基础和MATLAB编程经验，从事电池管理系统（BMS）、预测性维护、工业物联网或新能源领域的研发人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：① 在电池数据有限的新平台上快速构建高精度RUL预测模型；② 实现跨化学体系、跨工况的迁移预测；③ 提供带置信区间的稳健预测结果以支持运维决策；④ 面向车载或储能BMS的轻量化部署与实时监控； 阅读建议：建议结合文中提供的MATLAB代码实例，重点理解窗口化数据处理、迁移学习策略设计、注意力机制应用与不确定度估计方法，动手实践模型微调与可视化分析，以深入掌握其工程落地细节与调优技巧。