CVAEGAN实现锂离子电池EIS数据增强：基于健康状态的阻抗谱生成

CVAEGAN实现锂离子电池EIS数据增强：基于健康状态的阻抗谱生成1. 引言锂离子电池作为现代储能系统的核心部件，其健康状态（State of Health, SoH）的准确评估对于电池管理系统至关重要。电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS）是一种无损检测技术，能够反映电池内部电化学过程，被广泛用于电池诊断。然而，实际应用中获取大量标注有精确SoH的EIS数据成本高昂且耗时，这限制了基于数据驱动的方法在电池健康评估中的应用。数据增强技术可以通过生成合成数据来扩充训练集，提高模型的泛化能力。本文提出使用条件变分自编码器生成对抗网络（Conditional Variational Autoencoder Generative Adversarial Network, CVAEGAN）来生成给定健康状态下的EIS数据。CVAEGAN结合了VAE的数据分布建模能力和GAN的真实性生成能力，能够生成高质量且符合特定条件的样本。2. 相关工作变分自编码器（VAE）：通过学习数据的潜在分布，生成新样本，但生成的样本往往模糊。生成对抗网络（GAN）：通过对抗训练生成逼真样本，但训练不稳定且模式崩溃问题严重。条件生成模型：将条件信息（如类别标签、连续值）引入VAE或GAN，实现条件生成。CVAE和CGAN是典型代表。CVAEGA