通过贝叶斯网络对电池SOH进行估计

通过贝叶斯网络对电池的SOH（State of Health）进行估计可以帮助我们了解电池的健康状态。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用贝叶斯网络对电池的SOH进行估计：

import numpy as np
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD

# 创建贝叶斯网络模型
model = BayesianModel([('Capacity', 'SOH'), ('Usage', 'SOH')])
cpd_capacity = TabularCPD(variable='Capacity', variable_card=3, values=[[0.3], [0.6], [0.1]])
cpd_usage = TabularCPD(variable='Usage', variable_card=3, values=[[0.2], [0.5], [0.3]])
cpd_soh = TabularCPD(variable='SOH', variable_card=3,
                     values=[[0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1],
                             [0.08, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1],
                             [0.02, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.35, 0.5, 0.65, 0.8]],
                     evidence=['Capacity', 'Usage'], evidence_card=[3, 3])
model.add_cpds(cpd_capacity, cpd_usage, cpd_soh)

# 进行推断
from pgmpy.inference import VariableElimination

infer = VariableElimination(model)

# 假设已知Capacity为2，Usage为1，进行SOH的估计
evidence = {'Capacity': 2, 'Usage': 1}
query = infer.query(variables=['SOH'], evidence=evidence)
print(query['SOH'].values)

在这个示例代码中，我们使用pgmpy库创建了一个贝叶斯网络模型。模型中包含了三个变量：Capacity（电池容量）、Usage（电池使用情况）和SOH（电池健康状态）。我们定义了每个变量的条件概率分布（CPD），其中SOH的概率取决于Capacity和Usage的值。

通过推断方法VariableElimination对SOH进行估计。在这个示例中，假设已知Capacity为2，Usage为1，然后计算对应的SOH的概率分布。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行模型构建和参数设置。同时，还需要根据实际数据进行训练和调整模型，以提高对SOH的准确估计能力。