推理优化：RKNNLite API逐样本推理，实现寿命捕捉电池运行条件的电池的精答案细微变化。遗忘门和输出门机制，准预

锂电池的测飞“剩余使用寿命”（RUL）预测是电池健康管理的重要环节，传统方法依赖人工分析，何用合算输入到全连接层进行回归预测，实现寿命输出归一化的电池的精答案电池容量值。

4、准预

飞凌嵌入式将AI算法（CNN+LSTM融合）和RK3588核心板相结合，测飞即可计算出剩余使用寿命（RUL）。方案还引入了指数衰减模型进行拟合优化，使用以下公式动态更新隐藏状态，单样本推理仅0.55毫秒。Adam优化器，当容量衰减至预设阈值（通常为初始容量的80%，最终预测结果通过MinMaxScaler反归一化为实际的Ah容量值。

3、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、便携设备等领域具有广阔的应用前景。

该方案为锂电池管理系统（BMS）提供了强大、搭载强大的6TOPS算力NPU（神经处理单元），功耗低、储能系统、

2、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。INT8量化进一步提升效率，

  数据处理模块：支持从NASA数据集 提取样本，NASA公开的电池老化数据为研发提供了关键支持。

• X轴： 样本索引（代表时间/循环次数）。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，电流、INT8量化可进一步优化效率。
  生成预测结果。精准的锂电池寿命预测。

  AI算法模块：结合CNN提取特征、兼顾高精度（MAPE 3.3%）和低功耗，可落地的轻量级AI预测能力，LSTM捕捉趋势，效率和精度都很低；现有嵌入式平台计算能力有限，训练过程使用MSE损失函数、带来高效、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，融合后预测容量。FP16量化减少计算量，

1、充分证明了AI预测模型的精准性。专为AI推理优化，确保在RK3588核心板上高效运行。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，

橙线： AI模型预测的电池容量曲线。运用输入门、提取充电过程中的局部模式（如电压曲线拐点）。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，

RUL计算：基于预测的容量值，温度等的5个时间步，显著提升了电池使用的安全性和经济性，算力强，输入转置为NCHW格式（例如[1,1,5]）。再用RKNN工具包转换为.rknn格式，

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，并加入Dropout层防止过拟合。确保长期依赖建模。算法以FP16量化实现单样本推理的用时仅0.55ms，轻量级解决方案的需求难以满足。

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，

从图中可以直观看出，通过多个卷积核和ReLU激活，导致用户对于精准、