磷酸铁锂电池循环老化过程中的电化学-声学耦合建模与超声表征研究

本文推荐一篇关于锂离子电池老化机制研究的创新论文。作者团队通过建立磷酸铁锂(LFP)电池的电化学-声学耦合模型，首次系统研究了超声信号(SA)衰减和时间飞行(TOF)增长与电池老化的关联规律，并创新性地结合机器学习算法实现96.2%预测准确率。该研究为电池健康状态(SOH)评估提供了新型无损检测方法，对延长电池寿命具有重要工程价值。

　　

Highlight

电化学-声学耦合建模

循环充放电过程引发的电池内部细微结构变化，通过影响材料机械性能的两个关键参数——杨氏模量(Young's modulus)_E和密度_ρ，成功构建了揭示电池结构变化内在关联的电化学-声学耦合模型。

LFP电池老化的电化学模拟分析

通过电化学组件模拟循环老化后LFP电池的应力、应变等参数，推导出有效应力、应变和电池密度变化，进而确定老化过程中电池等效杨氏模量和等效密度的演变规律。这些参数通过影响声阻抗_Z和内部声速，最终改变LFP电池的超声信号幅度(SA)和飞行时间(TOF)。

锂离子电池超声检测实验平台构建

为验证模拟结果搭建的创新实验平台包含四大模块：上位机模块、电池性能测试模块（采用CT6002A高精度测试系统）、温控模块和超声检测模块。该平台实现了电池充放电过程与超声信号采集的同步监测。

电池寿命预测分类

研究发现，生产工艺中微小的参数波动会导致同批次电池寿命的非均匀性。基于六组电池容量衰减实验数据，通过声学特征参数构建的机器学习模型，实现了96.2%的寿命预测准确率，显著优于传统评估方法。

Conclusion

本研究开创性地将超声无损检测技术应用于LFP电池健康状态(SOH)评估，建立了声学特征参数与老化状态的映射关系，并通过机器学习实现了高精度寿命预测。该方法为分析电池老化机制提供了新视角，其非侵入式检测特性在动力电池健康监测领域具有重要应用前景。