基于多物理场耦合模型的锂离子电池容量衰减机制特征提取与在线估计方法

为解决锂离子电池在复杂动态工况下容量估计难题，研究人员提出了一种新型机制健康特征(HF)提取方法。通过构建电化学-热-老化多物理场耦合模型，量化SEI膜生长过程中的锂损失累积电荷作为HF，结合典型回归模型实现了0.0074-0.0268的误差精度，突破了传统方法对完整充放电周期数据的依赖，为BMS系统提供了工程实用化解决方案。

　　

随着新能源产业的快速发展，锂离子电池作为核心储能部件，其健康状态监测成为学术界和工业界共同关注的焦点。然而在实际应用中，电池往往面临复杂多变的动态工况，传统容量估计方法要么依赖完整的充放电周期数据，要么受限于物理模型的表达能力，难以满足工程实时性需求。更棘手的是，现有机制健康特征(HF)存在维度高、冗余度大等问题，导致后续建模复杂度剧增，严重制约了其在电池管理系统(BMS)中的实际应用。

针对这一技术瓶颈，国内某高校研究团队在《Journal of Energy Chemistry》发表创新成果。研究人员独辟蹊径地构建了电化学-热-老化多物理场耦合模型，通过无迹卡尔曼滤波(UKF)实现参数实时更新，首次将SEI膜生长过程中的锂损失累积电荷量化为机制HF。该方法不仅摆脱了对完整充放电周期的依赖，更在三种典型工况测试中展现出卓越的适应性——最小估计误差低至0.0074（理想条件）和0.0268（动态条件），为锂离子电池的在线健康监测提供了全新解决方案。

研究团队采用三项关键技术路线：首先搭建电池循环测试平台采集多参数数据；其次建立包含电化学方程、热传导方程和老化动力学方程的多物理场耦合模型；最后通过UKF算法实现模型参数在线辨识。实验验证阶段，团队同时采用公开数据集和实验室数据，覆盖不同充放电倍率条件以确保方法普适性。

【Method description】部分显示，该方法通过实时监测电压、电流、温度等参数，动态更新多物理场耦合模型参数，有效解决了传统ECM模型非线性适应性不足的缺陷。【Experimental data】章节证实，在NASA和CALCE公开数据集测试中，所提HF相比传统ICA特征（如IC_CC_P、IC_CV_H）具有更稳定的相关性。【Conclusions】明确指出，该机制HF实现了三大突破：无需完整充放电周期、在动态工况下保持强鲁棒性、仅需简单回归模型即可获得高精度结果。

这项研究的创新价值在于：首次将SEI膜生长动力学与容量衰减直接关联，提出的锂损失累积电荷特征从本质上揭示了老化机制；开发的多物理场耦合建模框架突破了传统等效电路模型(ECM)的局限性；特别是解决了工程实践中最棘手的"数据不完整"和"工况未知"双重挑战。研究团队特别强调，该方法无需复杂神经网络架构，采用常规支持向量回归(SVR)等模型即可实现优于深度学习的精度，这对推动BMS系统产业化应用具有里程碑意义。未来该技术有望拓展至动力电池梯次利用、储能系统健康评估等领域，为新能源产业提供关键技术支持。