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鋰離子電池故障預測及健康管理技術進展

來源：泰然健康網時間：2025年06月10日 14:06

中國已成為全球最大的新能源汽車生產國，連續(xù)8年全球產銷量第一。新能源汽車的快速發(fā)展帶動了鋰離子電池的需求飛速增長，但鋰離子電池因自身材料問題、生產制造缺陷等因素常存在失效、起火問題，引發(fā)了國內外學者、用戶對電池故障問題的關注。現(xiàn)有的鋰離子電池管理方法包含了電池故障檢測、熱失控預警等功能，但線下依賴于車載電池管理系統(tǒng)（battery management system, BMS）的有限檢測數據、云端依賴于歷史數據深度分析，缺乏從理論到技術貫通的故障預測和管理方法。故障預測及健康管理（prognosis and health management, PHM）技術從電池失效角度出發(fā)，以電池可靠性為管理目標，提出了新的電池管理思路。鋰離子電池PHM技術與云平臺管理具有較好的適配性，在云端部署電池失效預測模型、建立全生命周期的性能仿真和故障預測模型，并實現(xiàn)可靠性增長，能夠為電池管理提供新的系統(tǒng)性思路和方法。

本文圍繞鋰離子電池PHM技術中的主要關鍵點研究現(xiàn)狀進行評述，歸納了現(xiàn)有技術的優(yōu)缺點及不足，并展望了未來PHM技術挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢。

1. 鋰離子電池PHM技術

PHM技術是集故障檢測、健康預測與評估及維護、決策于一身的綜合技術，通過充分利用傳感器采集系統(tǒng)的數據信息，借助于信息技術、人工智能推理算法來監(jiān)控、管理與評估系統(tǒng)自身的健康狀態(tài)，在系統(tǒng)發(fā)生故障之前對其故障進行預測，并結合現(xiàn)有的資源信息提供一系列的維護保障建議或決策。PHM技術在航天、航空、船舶等領域得到深入研究和廣泛應用，并逐漸拓展至鋰離子電池管理領域[1]。

傳統(tǒng)鋰離子電池管理方法以狀態(tài)估計為主線，依據試驗測試制定電池使用邊界，通過對荷電狀態(tài)（state of charge, SOC）、健康狀態(tài)（state of health, SOH）等進行估計，完成電池的使用管控。而PHM技術則以電池失效為主線，通過機理、模型、數據驅動方法對電池的失效模式、失效概率進行預測，建立電池可靠性衰退圖譜，通過可靠性增長的方式來優(yōu)化電池管理邊界和目標，降低電池使用故障率。

2000—2023年，國內外學者圍繞鋰離子電池PHM共發(fā)表SCI檢索論文157篇，圖1通過VOSViewer軟件統(tǒng)計分析了各論文關鍵詞相關性，依據各論文的關聯(lián)性和關鍵詞內容，總結出目前國內外圍繞PHM方法研究內容集中在對于健康度的評價/估算、PHM總體方法論及核心方法、健康度的主要影響因素3個方面。隨著對電池PHM技術認識的加深與工程實踐的探索，未來將會有更多工程應用導向的技術性文章與方法牽引導向的觀點性文章產生。Khaleghi等[2]提出基于外源性輸入的非線性自回歸神經網絡的電池壽命管理方法并應用至PHM中。Kong等[3]提出基于電壓-溫度健康特征提取方法的鋰離子電池PHM方法。Lyu等[4]提出面向PHM的間接混合模型，其融合了灰狼優(yōu)化算法（grey wolf optimizer，GWO）、多核相關向量機（multi-kernel relevance vector machine，MKRVM）、互補集合經驗模式分解（complementary ensemble empirical mode decomposition， CEEMD）、長短期記憶神經網絡（long short-term memory neural network, LSTMNN）和前饋神經網絡（feedforward neural network，F(xiàn)NN）多種算法來實現(xiàn)電池SOH和剩余壽命（remaining useful life, RUL）預測，Zhang和Li[5]研究了深度神經網絡在電池PHM的現(xiàn)狀，并分析了其在電池SOH和RUL估計中的研究進展。上述研究仍主要著眼于電池壽命估計和預測算法[2,6]，研究的主要目的仍是用于提升電池使用壽命，缺乏對電池故障的考慮。圖2展示了鋰離子電池PHM架構，呈現(xiàn)了其主要組件、關鍵技術及核心功能。鋰離子電池SOH、RUL及PHM相關性如圖3所示。本文基于航空航天領域中的PHM方法，分析車用鋰離子電池PHM中的關鍵技術，歸納總結近年來國內外學者對鋰離子電池PHM技術的研究，分析未來技術發(fā)展方向及前景，以期為相關研究提供思路。

圖 1 相關論文檢索（2000—2023年，以Battery prognosis and health management為關鍵詞檢索）

Figure 1. Corresponding manuscript analysis (index by Battery prognosis and health management from 2000 to 2023)

圖 2 鋰離子電池PHM架構

Figure 2. Architecture of PHM for lithium ion battery

圖 3 鋰離子電池SOH、RUL及PHM相關性

Figure 3. Correlation between SOH, RUL, and PHM of lithium-ion batteries

在建立鋰離子電池PHM方法過程中，首先，需要考慮的是對于電池失效形式、誘因追溯及當前失效概率的計算評估方法；然后，基于分析得到的電池可靠性或失效概率，形成系統(tǒng)可靠性分析并開展實驗測試；最后，將結果進一步應用至電池管理中，特別是故障診斷及預警算法。由于系統(tǒng)可靠性在實際使用過程中不斷衰退，為了在使用時提升可靠性，需要考慮PHM中的可靠性增長等方法。特別地，數字孿生模型結合了端云融合的優(yōu)勢，能夠通過數據和模型融合闡述電池內部參數演化情況及宏觀特征的衰退規(guī)律，為PHM提供較好的基礎。因此，本文重點分析上述PHM中涉及到的關鍵技術，包括：故障分析及失效概率研究、數字孿生技術、可靠性分析及測試方法、故障診斷及預警算法，特別地，考慮可靠性領域在系統(tǒng)設計方面的理論，還需研究可靠性建模及增長方法。本文將圍繞PHM關鍵技術的成熟度與現(xiàn)狀進行分析和研究。

2. 鋰離子電池故障分析及失效概率預測

鋰離子電池失效機理與故障樹模型的構建是PHM “機理-模型-算法-應用”4層技術架構的基石，通過揭示電池在實際使用條件下的失效模式、故障誘因、表現(xiàn)形式等，支撐后續(xù)模型構建及算法開發(fā)。故障樹是較為常用的失效致因追溯與正向推演方法，通過積累大量的數據、經驗等對鋰離子電池的失效模式進行解析，國內外圍繞該領域已開展了大量研究，主要方法包括事故數據分析、實驗測試、仿真模擬等，如表1所示[7-18]。

表 1 國內外失效機理研究進展

Table 1. Progress on research for failure mechanisms worldwide

研究項作者研究對象研究內容研究結論材料級電池
失效機理 Crowley等[7] 鋁集流體容量損失擴散性鋰捕集導致鋁集流體容量損失 Kalnaus等[8] 隔膜機械損傷研究了3種商業(yè)化隔膜的機械性能，在橫向和縱向應力失效形式、敏感度上表現(xiàn)形式不同 Sarkar等[9] 固態(tài)電解質氧化膜
(solid electrolyte interphase，SEI膜) 容量損失在高倍率充電條件下，較薄的SEI膜易發(fā)生分解和再生，該過程吸收了部分外電流，從而降低了電池容量和充放電效率 Wang等[10] 電解液容量損失電池電解液泄露時發(fā)生更嚴重的自放電、容量衰減和電阻增長。泄漏的程度越大，自放電程度越嚴重 Zhang[11] 負極熱失控負極與電解液的反應在200℃到350℃之間存在2個熱流峰，由鋰化石墨和電解液之間的放熱作用，以及殘余的鋰與陽極中的黏合劑發(fā)生反應成品電池
失效機理 Mao等[12] 圓柱形電池熱失控當電池中心位置被穿透時，熱失控更為嚴重。隔膜的收縮及正極和電解液之間的反應會引發(fā)電池熱失控 Spielbauer等[13] 圓柱形電池熱失控在動態(tài)負荷下最主要的失效機制是電流截斷裝置的接觸損失，增大了能量密度和安全性之間的矛盾 Teng等[14] 圓柱形電池容量損失低NP比電池的失效是由于鋰在負極上的沉積、SEI膜不斷形成和破壞，導致電解質逐漸消耗 Zhang等[15] 18650圓柱形電池機械損傷研究了圓柱形電池加載時失效模式，在低速條件下，力的增加是單調的，在中速和高速擠壓下，力-位移曲線出現(xiàn)了 "上升-下降-穩(wěn)態(tài)-上升 "的變化模式，該現(xiàn)象由應力波的傳播、反射和疊加造成的 Ren等[16] 方形電池熱失控充電電流對電池過充的影響很小，但泄壓設計（限制板和小袋上的切口）和良好散熱會加劇電池過充，在熱失控之前可以承受更大的過充容量和溫度 Sahraei等[17] 方形電池機械損傷鋰離子電池的沖壓試驗的恒定單軸應變-失效可以作為宏觀層面的有效標準來檢測短路的發(fā)生 Wang等[18] 軟包電池機械損傷負極失效受界面黏合強度的影響，具有均勻粒徑分布的活性負極材料在機械性能方面表現(xiàn)良好，并且機械性能與活性材料、集流體的厚度呈正相關

在事故數據分析方面，王芳等[19]基于新能源汽車火災事故分析，從鋰離子電池的關鍵材料、電芯設計、生產制造、系統(tǒng)集成和應用管控等環(huán)節(jié)系統(tǒng)梳理了潛在的引發(fā)失效的各種誘因，如圖4所示。

圖 4 潛在的引發(fā)失效的各種誘因[19]

Figure 4. Potential failure triggers[19]

試驗測試的失效解析研究是故障溯源和失效機理解析的核心，通過開展宏觀層面上的熱失控觸發(fā)、擴展、蔓延測試[20]及電化學阻抗譜、超聲波測試[21]和微觀機理層面的絕熱量熱測試等方法，可分析電池材料層級的失效模式并建立數學描述。Hendricks等[22]基于鋰離子電池可靠性試驗測試及多年研發(fā)經驗，總結了鋰離子電池的故障模式、機制和影響分析（failure mode mechanism and effect analysis，F(xiàn)MMEA）。Hao 等[23]研究了基于聲發(fā)射（acoustic emission，AE）和三維數字圖像關聯(lián)（3D-digital image correlation，3D-DIC）原位實驗平臺研究了18650鋰離子電池在彎曲載荷下不同荷電狀態(tài)下的力學性能和失效機制，揭示了18650鋰離子電池的彎曲模量和剛度與電池SOC呈正相關。王宏偉等[24]研究了錳酸鋰電池在實際運行環(huán)境下的失效模式，模擬了暴曬、碰撞、追尾等場景下的電池失效模式。王震坡等[25]通過過充電試驗測試，闡述了鋰離子電池在過充熱失控發(fā)生過程中不同溫度點下的主要副反應機理，如圖5所示。

圖 5 鋰離子電池過充熱失控發(fā)生過程中不同溫度點下的主要副反應機理[25]

Figure 5. The main side reaction mechanisms at different temperature points during the occurrence of thermal runaway during overcharging in lithium-ion batteries[25]

在仿真模擬方面，Ren等[26]建立了電池等效電路模型，分析了鋰離子電池在極端沖擊情況下的失效現(xiàn)象和機理，構建了鋰離子電池在高沖擊瞬間的機械沖擊動力學（mechanical impact dynamics，MID）模型，揭示了隔膜厚度、彈性模量等參數對鋰離子電池抗沖擊性的影響。Zhang等[27]采用碎片化分析方法，通過串聯(lián)不同特征電壓下的失效機制，推導出整個過充電熱失控過程中的動態(tài)失效演化機制，對動態(tài)過充電失效機理進行了研究。蘭鳳崇等[28]研究了方形磷酸鐵鋰電池內芯的新型本構方程和電池的有限元模型，分析了對平面擠壓和局部壓痕載荷下電池的變形響應和內短路失效。

目前，國內外通過試驗、仿真等方法，已圍繞鋰離子電池在顆粒層面、電極層面、單體層面的機械/熱/電失效形式與內生機理開展了大量研究，已基本闡明了鋰離子電池微觀尺度上的失效機理和宏觀上的失效模式。但現(xiàn)有研究主要圍繞對單體電池、電池材料層面上的失效研究，對于電池成組后的機械、電氣失效還缺乏系統(tǒng)性研究，需要和工程經驗進一步結合開展深入的試驗、仿真研究。

3. 單體-系統(tǒng)可靠性分析及測試方法

可靠性分析及測試方法是PHM技術的核心，也是以失效為主線的鋰離子電池管理的主要體現(xiàn)。通過定義電池的失效行為和表現(xiàn)，量化描述鋰離子電池在當前條件下及未來的可能失效概率。通過建立全生命周期的可靠性衰退圖譜，可分析鋰離子電池的剩余服役壽命及不發(fā)生故障的可能性，指導電池的各類使用邊界的規(guī)劃，延長電池服役時間，如圖6所示。

圖 6 基于電化學模型的可靠性分析方法[29]

Figure 6. Reliability analysis method based on electrochemical models[29]

目前，鋰離子電池單體-系統(tǒng)的可靠性分析及測試方法主要分為模型預測和試驗測試2個方面。模型預測主要用于實現(xiàn)未來工況下可靠性衰退圖譜的預測，而試驗測試則是從批量化產品失效實驗的角度對極端條件下的可靠性進行評定。因此，對于端云融合的電池管理而言，模型預測可靠性圖譜是云端部署的主要算法，而試驗測試則為其提供了依據和數據支撐，表2總結了鋰離子電池可靠性領域相關研究進展。

表 2 國內外電池可靠性分析及測試

Table 2. Analysis and testing of battery reliability worldwide

研究項作者研究內容研究方法誤差分析研究結論 SOH估計模型Meng等[32]SOH估計經驗模型<2%提出一種考慮電池容量再生的鋰離子電池容量精確預測的混合方法，能有效降低容量再生對預測精度的影響 Liu等[33]SOH估計數據驅動<3%提出一種使用健康因子和加權粒子群優(yōu)化高斯過程回歸模型預測不同溫度條件下鋰離子電池健康狀態(tài)的方法，該方法樣本量小，預測精度高，適用性廣 Guo等[34]SOH估計和
RUL預測數據驅動<1%提出一種Savitzky Golay（SG）濾波器與門控遞歸單元（gate recurrent unit, GRU）神經網絡相結合的SOH和RUL預測模型，驗證結果表明該模型可在各類充電策略下給出準確的預測結果 Jorge等[35]SOH估計數據驅動<2%提出一種從充電和放電過程中的電流、電壓和溫度曲線中提取特征來預測電池SOH演變的方法，將循環(huán)的滑動窗口作為長短期記憶神經網絡的輸入，輸出SOH的多步預測 Cheng等[36]SOH估計經驗模型<5%進行加速退化測試來研究存儲時間和溫度對容量退化的影響，結果表明，老化電芯的剩余容量隨著存儲時間和溫度的變化而呈指數級變化 Henschel等[37]SOH估計經驗模型利用在實驗室環(huán)境中收集的電池測試數據建立容量估計模型，根據模型獲取SOH估計值并與實際實車運行的數據進行比較壽命預測模型Ecker等[38]RUL預測經驗模型<9%對代表混合動力電動汽車典型運行條件的一系列加速壽命實驗進行多變量分析，結果表明溫度和電荷狀態(tài)對阻抗上升和容量損失的影響是定量的 Wang等[39]RUL預測經驗模型<5%采用非破壞性的電化學方法來監(jiān)測壽命測試期間的容量損失、電壓下降、電阻增加、元素損失和活性材料損失 Wu等[40]RUL預測數據驅動<2%提出一種基于監(jiān)測數據的集成學習算法，以擬合電池的老化模型并預測其RUL，集成學習算法由5個基本學習器組成，包括相關性向量機、隨機森林、彈性網絡、自回歸模型和長短期記憶網絡，驗證結果表明集成學習算法具有更好的魯棒性和泛化效果可靠性模型Yang等[6]熱可靠性分析機理模型使用有限元分析軟件建立了鋰離子電池的電化學-熱耦合模型，采用自適應克里格法來建立熱可靠性性能函數模型和評估鋰離子電池的熱可靠性 Philippot等[31]可靠性優(yōu)化機理模型開發(fā)了一個電化學-熱流體動力學模型、一個隨溫度變化的隨機退化模型和一個多態(tài)性能可靠性模型，對電池組的布局方案進行了優(yōu)化 Zhu等[41]可靠性分析經驗模型考慮鋰離子電池系統(tǒng)不平衡電流和不均勻冷卻的情況，提出一種整合多物理模型和通用生成函數方法的改進可靠性評估方法 Bai和Tu[42]可靠性建模經驗模型提出一種鈦合金疲勞裂紋增長的一階近似橢圓體非概率可靠性分析方法，用于解決橢圓體模型的可靠性 Gong和Frangopol[43]可靠性建模經驗模型提出受腐蝕影響的船體大梁可靠性的時間變化的表述，采用高斯、甘貝爾、克萊頓和弗蘭克協(xié)同學構建聯(lián)合概率分布模型 Heydari和Sullivan[44]可靠性建模算法模型提出基于切割面算法的串聯(lián)/串并聯(lián)系統(tǒng)可靠性計算方法 Byun等[45]可靠性建模算法模型提出了K-out-of-N系統(tǒng)的基于矩陣的系統(tǒng)可靠性方法，將同質和非同質的k-out-of-N系統(tǒng)組件故障之間的統(tǒng)計依賴性、參數敏感性、相對重要性納入考慮

目前國內外通過建模、試驗測試等方法[30]，在SOH估計、RUL預測和可靠性分析等方面開展了大量研究，能夠有效對電池的壽命和可靠性進行評估。如Philippot等[31]對鎳錳鈷（NixCoyMn1-x-y, NMC）-鈦酸鋰氧化物（lithium titanium oxide, LTO）新電池進行測試以開發(fā)半經驗NMC-LTO電池模型，對老化電芯進行其他測試以評估其二次使用的可行性，分析結果表明，該電池可重新用于固定存儲長達408 000 km或10年。但現(xiàn)有研究主要依靠實驗室的數據開展研究，工況較為固定，針對實車復雜多變工況下的壽命預測和可靠性分析研究較少，還需進一步擴展應用場景范圍。

4. 鋰離子電池可靠性增長技術

從實際的鋰離子電池設計、使用角度來說，產品落地后的鋰離子電池的預期可靠性水平通常難以達到預先設計的要求，因此，需要進一步開展可靠性增長的試驗、測試、仿真等，提升系統(tǒng)的可靠性，排除系統(tǒng)失效原因或故障概率[46]，如圖7所示。然而，如何合理的設計可靠性試驗測試、降低測試成本并滿足可靠性指標需求，是可靠性增長領域的重要研究內容?？煽啃栽鲩L試驗在航空、汽車、工業(yè)等領域是較為常用的方法之一[47]。Nadjafi和Gholami[48]提出一種以硬件為中心、以非均質泊松過程（non-homogeneous Poission process, NHPP）為基礎的正態(tài)分布系統(tǒng)可靠性增長方法，并用于某個具有故障數據的航空系統(tǒng)。Huang等[49]以非均質泊松過程為基礎提出軟件可靠性增長模型，通過考慮不充分的調試、錯誤和測試變化點，擴大軟件可靠性的實用性。Zou和Kolios[50]提出基于貝葉斯決策分析的信息價值計算方法，并指出缺陷帶來的信息價值不僅有助于降低維護成本，還有助于降低風險和增長可靠性。

圖 7 可靠性增長方法示意圖

Figure 7. Schematic diagram of reliability growth method

在可靠性增長技術方面，包括軟件可靠性增長和產品可靠性增長研究。前者主要在軟件復雜度不斷提升時可以更好的檢測到軟件內部缺陷、部署環(huán)境缺陷等，可用于指導電池管理軟件算法設計和測試，而后者則重點關注產品本身的測試項和測試計劃，以產品可靠性約束為指標、通過最小化產品成本來合理規(guī)劃產品的測試計劃。對于鋰離子電池系統(tǒng)而言，可以通過規(guī)劃材料-單體-模組/系統(tǒng)不同層級的實驗測試內容來提升并達到預期的可靠性目標。但可靠性增長方法在鋰離子電池領域尚未展開，未來應圍繞電池可靠性增長技術重點開展研究，參考其在航空、航天、船舶等領域的可靠性增長技術實現(xiàn)形式與方法，以提升其在電動汽車、儲能電池領域的應用效能。

5. 鋰離子電池數字孿生技術

鋰離子電池數字孿生技術是在現(xiàn)有建模方法基礎上發(fā)展起來的新的建模思維，在云計算平臺的支撐下能夠使云端的數字系統(tǒng)隨實際物理實體運行而發(fā)展進化，使模型無限逼近物理實體并與實體“同時空”的演化，從而實現(xiàn)對實體電池的數字化仿真、監(jiān)控、預測、優(yōu)化等。數字孿生模型依據多物理場仿真建模理論，能夠模擬電池內部的異常并反應出表征形式，是PHM技術中的關鍵部分，用于結合失效機理建立失效模型，并反應出失效特征和形式，支撐故障診斷算法的設計。

早期的數字孿生技術起源于航天電子類應用。2010 年，美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)在其太空技術路線圖中首次引入了數字孿生的表述，有著明確的工程背景，即服務于未來宇航任務的需要。隨著對人工智能、大數據引擎算法的深入與突破，數字孿生技術迎來了新的發(fā)展契機，通過數據驅動方法建立實體-虛擬模型聯(lián)系、利用大數據方法辨識模型隨實體演化的全生命周期參數，從而實現(xiàn)基于模型預測仿真的電池故障概率、性能衰退可靠性預測等。近年來，隨著大數據方法逐步推廣應用至鋰離子電池領域，數字孿生電池也隨之發(fā)展而實用。在前期研究中，提出數字孿生模型的3大基本特征：全生命周期建模、對物理實體的逼近、全場景模擬和仿真，如圖8所示。

圖 8 貫穿電池全生命周期的數字孿生模型

Figure 8. Digital twin model across the battery lifespan

鋰離子電池數字孿生模型是指利用仿真技術創(chuàng)建的鋰離子電池的虛擬副本，能夠反映鋰離子電池的內部狀態(tài)和外部行為，以實現(xiàn)對鋰離子電池的監(jiān)測、診斷和預測。鋰離子電池數字孿生模型的建模方法主要被分為基于物理的建模方法、基于數據的建模方法和混合模型的建模方法?；谖锢淼慕７椒ɡ秒娀瘜W、熱學、力學等理論建立鋰離子電池的數學模型，能夠較準確地描述鋰離子電池的內部機理和外部特性，但是計算量大，參數辨識困難，適用于離線仿真和分析?；跀祿慕７椒ɡ脵C器學習[51-53]、神經網絡[54-55]、回歸分析[53]等技術建立鋰離子電池的統(tǒng)計模型，能夠較快速地擬合鋰離子電池的輸入輸出關系，但是缺乏物理意義，泛化能力差，適用于在線監(jiān)控和控制?；诨旌系慕７椒?。這種方法結合物理模型和數據模型的優(yōu)勢，采用降階模型、數字孿生工具、云端部署等技術建立鋰離子電池的混合模型，能夠在保證精度的同時提高效率，適用于數字孿生應用。數字孿生模型相關研究進展歸納如表3所示。

表 3 鋰離子電池全鏈條數字孿生建模方法及相關應用的研究進展

Table 3. Research progress on the lifespan digital twin modeling of lithium-ion batteries and related applications

研究項作者研究對象研究內容數字孿生模型 Ngandjong等[56] 電池生產制造提出面向電池生產制造過程漿料平衡及其干燥等工藝的建模，可用于電池全鏈條數字孿生模型構建 Husseini 等[57] 電極材料通過數字孿生基于模型的方法，來確定電極材料張力控制的最佳方法 Wang等[58] 電極材料將基于不對稱溫度調制的材料不可知方法與熱穩(wěn)定的雙鹽電解質相結合，研究這一材料的安全性 Bilansky等[59] 單體電池在MATLAB/Simulink中實現(xiàn)電池單體數字孿生模型，經驗SOH模型基于從NR18650-25R電池的SOH≥80% 的電池循環(huán)獲得的數據。包含了關于整個生命周期的信息 He等[60] 電池系統(tǒng)結構建立了一個電池系統(tǒng)架的數字孿生模型-DTMAR。包括數值模型、NN-RSR模型和混合機器學習模型。結果顯示，DTMAR模型可以高效、準確地計算和預測結構性能 Reniers和Howey[61] 電網系統(tǒng) 模擬了一個1 MWh的電網電池系統(tǒng)，每個電池由單獨的電化學模型表示。對單體間變異性、熱效應和降解效應的影響進行了長達10 000個周期和10年的模擬 Pan等[62] 電網系統(tǒng) 提出能源微電網能量分配的數字孿生模型，學習不確定的環(huán)境并根據他們的經驗選擇最佳的能源管理措施 S?der?ng等[63] 電網系統(tǒng) 建立了數字孿生快速運行模型，對基于物理學的內燃機模型與包括電池存儲在內的發(fā)電廠模型進行實時協(xié)同模擬 Tang等[64] 電池系統(tǒng) 提出一個基于數字孿生技術的電池系統(tǒng)，但整個系統(tǒng)是從物理空間到孿生空間，但還沒有反饋到物理空間數字孿生應用 Li等[65] 數字孿生應用提出基于數字孿生模型的電池SOC/SOH聯(lián)合估計模型，可監(jiān)測電池老化過程中的容量衰減和功率衰減 Semeraro等[66] 數字孿生應用利用形式化概念分析方法分析了數字孿生的特點，分析電池系統(tǒng)中數字孿生體功能和架構的趨勢和差距 Semeraro等[67] 數字孿生應用分析了數字孿生技術在儲能領域的應用，同時評估了應用背景、生命周期階段、數字孿生功能和數字孿生架構

數字孿生有助于提高對電池性能的控制，利用光譜、物理和化學方法結合，可以實現(xiàn)數字孿生對于真實物理數據的高度仿真[68]。然而，數字孿生的高精度和實際實施過程中車載算力的矛盾逐漸凸顯，為在現(xiàn)實世界實現(xiàn)，通過低成本和便攜式的傳感技術，數字孿生電池系統(tǒng)中可以收集到電流、電壓和溫度。雖然這些數據具有自身的局限性，但通過適當的數據后處理，也可以推斷出豐富的電化學內涵[69]。除這些指標外，壓力和變形也可以增加車端數字孿生模型的豐富程度。隨著獲取數據的來源更加豐富和車載電池的工況不斷變化，混合方法可以建立更加符合實際工況條件下的各類電池的數字孿生模型，如圖8所示[54,70]。

6. 在役電池故障診斷及預警算法

故障診斷及預警算法用于決策鋰離子電池的失效判定?？煽啃苑治鰞H能為電池提供潛在失效的可能性，但對于實際運行的鋰離子電池而言，還需要進一步結合診斷及預警算法實現(xiàn)鋰離子電池的失效判定。然而，電池起火速度快、數據傳輸頻率低且內容不全面、起火事故案例少，導致熱失控事故數據可用信息匱乏、可用數據有限，為在役電池故障診斷及熱失控預警算法研發(fā)增大了難度。目前，國內外圍繞鋰離子電池故障診斷及預警算法已開展了大量研究，特別是基于云端數據的故障診斷、熱失控預警等，可為綜合評估鋰離子電池的健康度和可靠性提供技術支撐。

6.1 基于云端數據的故障診斷

在基于云端數據的故障診斷方面，常見的故障診斷方法包括基于知識、統(tǒng)計、機理這3類方法?；谥R的故障診斷方法研究起步早、應用廣泛。這類方法不需要借助復雜的數學模型，通過在概念和處理方法上的知識化，進行故障推理判斷。劉曉俊[71]基于電池常見故障類型結合專家經驗，提出一個基于對象和關系數據庫的知識庫建立方法，并基于人工智能模糊推理的綜合判斷推理機理模型。夏淑英[72]將模糊數學理論與故障樹分析方法相結合，形成基于模糊故障樹分析法的汽車故障診斷方法，建造正確合理的故障樹和知識圖譜是診斷的核心與關鍵。Zhu等[73]利用北京市電動汽車運行監(jiān)控系統(tǒng)，根據三元鋰電池充電試驗提出基于3個閾值規(guī)則的過充故障判斷。趙洋[74]利用知識和經驗方法，形成基于遠程監(jiān)控的電池系統(tǒng)故障樹，構建了面向鋰離子電池單體電壓離群現(xiàn)象的故障診斷方法。

基于統(tǒng)計的故障診斷方法通過對云端電池數據進行特征提取和建模[75]，尋找電池狀態(tài)和故障特征之間的映射關系與統(tǒng)計規(guī)律。劉鵬等[76]針對故障與正常統(tǒng)計數據，提出一種基于快速傅里葉變換(fast Fourier transform, FFT)和異常系數評估(anomaly coefficient evaluation, ACE)的鋰離子電池故障統(tǒng)計與診斷方法。Wang等[77]使用威布爾參數描述了電壓分布的統(tǒng)計特性，并使用特征電壓曲線的數值分析進行了研究，以理解鋰離子電池放電電壓的不一致性。Ma等[78]提出一種基于統(tǒng)計分析的電動汽車鋰離子電池串聯(lián)故障檢測，根據統(tǒng)計出的級別故障，提醒用戶采取適當的措施。Xue等[79]根據電池電流和速度，闡明電動汽車電池的運行狀態(tài)，并基于高斯與統(tǒng)計分布確定診斷系數，以突出每個狀態(tài)下的參數變化。

在機理故障診斷方面，趙帥[80]針對鋰離子電池內短路機理與診斷方法開展研究工作。溫濤[81]結合鋰離子電池內/外短路故障具有相近等效電路的特點，根據短路故障具有的參數效應、耗盡效應以及絕熱實驗結果，分析短路故障對鋰離子電池電熱特性的影響。武超[82]研究鋰離子電池典型故障機理及診斷方法，建立磷酸鐵鋰電池的綜合故障診斷策略，實現(xiàn)典型故障模式的在線診斷、預警和機理辨析。Hu等[83]對各種故障的機理、特征和診斷進行了全面綜述，包括電池內部故障、傳感器故障和執(zhí)行器故障，介紹并討論了用于更安全的電池系統(tǒng)的故障診斷技術的未來發(fā)展趨勢。Zhang等[84]從鋰離子電池的老化機理和故障原因出發(fā)，從宏觀層面總結了機理故障診斷的一般方法。Love等[85]通過2個不同的放電截止閾值（單個電池截止和電池組電壓截止）來識別0℃下4S電池組內的溫度引起的內部機理特性故障。

6.2 熱失控預警

在熱失控預警方面，朱曉慶等[25]較為具體地闡明了熱失控觸發(fā)條件和發(fā)生機理，比較全面地總結了提高鋰離子電池系統(tǒng)安全性的方法。陳佳純[86]以真實的電動汽車工作數據為對象，從機械觸發(fā)、電觸發(fā)、熱觸發(fā)3方面對故障擴散途徑和觸發(fā)熱失控的單體的位置進行分析。廉玉波等[87]基于混合高斯-隱馬爾可夫模型實現(xiàn)對鋰離子電池實時熱失控檢測。Liu等[88]通過測量18650 NCM鋰離子電池的放熱速率、表面溫度、火焰溫度、正負極溫度和質量損失，分析了不同電流速率下鋰離子電池熱失控特性。Wang等[89]建立了鋰離子電池的電化學熱耦合模型，以及熱失控的熱模型，在車載條件、高速率循環(huán)充放電條件和熱濫用條件下對鋰離子電池進行了研究和預警。Meng等[90]提出一種集成故障樹、動態(tài)貝葉斯網絡和支持向量回歸的動態(tài)風險預測方法，用于鋰電池熱失控的風險預警。

7. 結　論

鋰離子電池PHM技術從電池失效出發(fā)，研究了鋰離子電池可靠性管理方法，通過可靠性建模、可靠性增長等方式，降低電池使用過程中故障率，及早發(fā)現(xiàn)潛在故障可能性。本文圍繞PHM關鍵技術國內外研究現(xiàn)狀進行了分析：

1）在電池失效模式及概率預測方面，國內外已通過試驗、仿真等方法在顆粒層面、電極層面、單體層面的機械/熱/電失效形式與內生機理開展了大量研究，基本闡明了鋰離子電池微觀尺度上的失效機理和宏觀上的失效模式。但現(xiàn)有研究主要集中在對單體電池、電池材料層級的機理性分析，缺乏與工程實際相結合的系統(tǒng)性機械、電氣失效分析。此外，由于現(xiàn)有鋰離子電池系統(tǒng)失效數據、案例不足，對于電池高層級、耦合性失效研究仍不充分，仍需進一步結合實驗或仿真進行研究。

2）在可靠性建模、分析及增長研究方面，國內外圍繞SOH估計、RUL預測和可靠性分析等方面開展了大量研究，能夠有效對電池的壽命和可靠性進行評估。但現(xiàn)有研究主要依靠實驗室標定數據開展研究，缺乏對實際工況條件的考慮，還需進一步擴展應用場景范圍。此外，對于鋰離子電池可靠性增長方法研究尚不充分，仍需探索或借鑒軟件可靠性增長理論，對已部署的鋰離子電池可靠性進行優(yōu)化提升，以實現(xiàn)延壽、預警等效果。

3）在電池故障建模與預警算法方面，國內外已針對單體級的全生命周期數字孿生模型開展了研究，實現(xiàn)部分副反應的模擬、預測和跟蹤。然而，現(xiàn)有數字孿生模型仍停留在簡單電化學模型或等效電路模型階段，用于電池深度狀態(tài)估計、參數辨識、局部特征跟蹤等功能，對于數字孿生模型應實現(xiàn)的失效預測、微觀參數解析等研究仍不充分。此外，國內外圍繞數據驅動的故障診斷、預警算法也開展了大量研究，然而，現(xiàn)有起火事故數據內容不全面、起火事故案例少，導致熱失控事故數據可用信息匱乏、可用數據有限，增大了在役電池故障診斷及熱失控預警算法研發(fā)難度。

網址: 鋰離子電池故障預測及健康管理技術進展 http://m.u1s5d6.cn/newsview1391815.html