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1 引言 锂电池以其充电速率快与使用寿命长等优越性能被广泛应用于新能源汽车、通信设备与航空航天电子设备领域［1］.然而，随着锂电池循环使用次数的累积，电池性能不可避免地发生衰退，最终导致系统无法正常工作甚至可能造成安全事故［2］.因此，高效准确的预测锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life， RUL）具有重要的实际意义［3］. 通过预测锂电池运行过程中容量、阻抗等状态的动态变化可实现电池RUL的预测［4］，现有锂电池的RUL预测方法主要包括基于模型的方法与数据驱动方法两类［5］.数据驱动方法无需根据系统内部复杂的退化机理而建立特定的预测模型，直接利用锂电池循环充放电过程中的
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