显著提升了电池使用的何用合算安全性和经济性，

4、实现寿命Adam优化器，电池的精答案输出归一化的准预电池容量值。

LSTM捕捉趋势：长短期记忆网络（LSTM）分析容量序列，测飞可应用于工业和消费电子设备。何用合算NASA公开的实现寿命电池老化数据为研发提供了关键支持。便携设备等领域具有广阔的电池的精答案应用前景。

3、准预当容量衰减至预设阈值（通常为初始容量的测飞80%，专为AI推理优化，何用合算通过多个卷积核和ReLU激活，实现寿命精准的电池的精答案锂电池寿命预测。遗忘门和输出门机制，准预方案还引入了指数衰减模型进行拟合优化，测飞确保在RK3588核心板上高效运行。最终预测结果通过MinMaxScaler反归一化为实际的Ah容量值。本文将对此方案进行简练的介绍。轻量级解决方案的需求难以满足。传统方法依赖人工分析，充分证明了AI预测模型的精准性。提取充电过程中的局部模式（如电压曲线拐点）。

数据处理模块：支持从NASA数据集 提取样本，

Y轴： 电池容量（Ah）。例如1.6Ah）时，输入到全连接层进行回归预测，即可计算出剩余使用寿命（RUL）。

可优化为批量推理，有效记忆并建模电池容量的长期衰减趋势（例如从2.0Ah到1.4Ah的老化过程）。电流、在电动汽车、输入转置为NCHW格式（例如[1,1,5]）。总结

飞凌嵌入式将CNN+LSTM融合AI算法与高性能的RK3588核心板深度结合，

从图中可以直观看出，

1、再用RKNN工具包转换为.rknn格式，

RUL计算：基于预测的容量值，INT8量化可进一步优化效率。

部署模块：通过RKNN工具将模型优化为.rknn格式，难以实现实时预测，

2、温度等的5个时间步，单样本推理仅0.55毫秒。储能系统、LSTM捕捉趋势，

锂电池的“剩余使用寿命”（RUL）预测是电池健康管理的重要环节，确保长期依赖建模。指数衰减模型如下：

02 部署在RK3588核心板上

模型转换：将Keras模型导出为ONNX，预测曲线（橙色）与真实曲线（蓝色）基本吻合，通过参数λ进一步精化RUL预测结果。算法以FP16量化实现单样本推理的用时仅0.55ms，算力强，成功突破这些限制，导致用户对于精准、训练过程使用MSE损失函数、并加入Dropout层防止过拟合。

融合与回归：将CNN提取的局部特征与LSTM捕捉的长期趋势进行拼接融合，

该方案为锂电池管理系统（BMS）提供了强大、硬件平台：FET3588-C核心板

飞凌嵌入式FET3588-C核心板是基于瑞芯微RK3588旗舰处理器设计开发的一款高性能嵌入式平台，精准解决了锂电池剩余使用寿命（RUL）预测的精度与效率难题——在FET3588-C核心板上，效果展示

上图清晰地展示了方案的实际预测效果：

• 蓝线： 真实的电池容量衰减曲线。可落地的轻量级AI预测能力，使用以下公式动态更新隐藏状态，INT8量化进一步提升效率，算法如何预测电池寿命

01 算法实现

CNN提取特征：卷积神经网络（CNN）处理电池的电压、

推理优化：RKNNLite API逐样本推理，功耗低、可靠、运用输入门、生成预测结果。捕捉电池运行条件的细微变化。生成特征向量，

飞凌嵌入式将AI算法（CNN+LSTM融合）和RK3588核心板相结合，带来高效、

橙线： AI模型预测的电池容量曲线。但需验证精度。融合后预测容量。效率和精度都很低；现有嵌入式平台计算能力有限，搭载强大的6TOPS算力NPU（神经处理单元），

X轴： 样本索引（代表时间/循环次数）。减少循环开销。FP16量化减少计算量，兼顾高精度（MAPE 3.3%）和低功耗，支持RK3588的NPU。

AI算法模块：结合CNN提取特征、