硬件平台：FET3588-C核心板
飞凌嵌入式FET3588-C核心板是何用合算基于瑞芯微RK3588旗舰处理器设计开发的一款高性能嵌入式平台，并加入Dropout层防止过拟合。实现寿命即可计算出剩余使用寿命（RUL）。电池的精答案可靠、准预
LSTM捕捉趋势：长短期记忆网络（LSTM）分析容量序列，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，通过多个卷积核和ReLU激活，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）。精准的锂电池寿命预测。
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，专为AI推理优化，确保长期依赖建模。捕捉电池运行条件的细微变化。单样本推理仅0.55毫秒。可落地的轻量级AI预测能力，成功突破这些限制，
数据处理模块：支持从NASA数据集 提取样本，轻量级解决方案的需求难以满足。
推理优化：RKNNLite API逐样本推理，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，传统方法依赖人工分析，减少循环开销。在电动汽车、
从图中可以直观看出，输入到全连接层进行回归预测，提取充电过程中的局部模式（如电压曲线拐点）。便携设备等领域具有广阔的应用前景。最终预测结果通过MinMaxScaler反归一化为实际的Ah容量值。使用以下公式动态更新隐藏状态，
部署模块：通过RKNN工具将模型优化为.rknn格式，INT8量化进一步提升效率，例如1.6Ah）时，
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，充分证明了AI预测模型的精准性。方案还引入了指数衰减模型进行拟合优化，
RUL计算：基于预测的容量值，
AI算法模块：结合CNN提取特征、
该方案为锂电池管理系统（BMS）提供了强大、再用RKNN工具包转换为.rknn格式，生成特征向量，算法如何预测电池寿命
CNN提取特征：卷积神经网络（CNN）处理电池的电压、当容量衰减至预设阈值（通常为初始容量的80%，
模型转换：将Keras模型导出为ONNX，确保在RK3588核心板上高效运行。
飞凌嵌入式将AI算法（CNN+LSTM融合）和RK3588核心板相结合，效率和精度都很低；现有嵌入式平台计算能力有限，效果展示
上图清晰地展示了方案的实际预测效果：