综述：基于超声的电池诊断技术新进展：强化学习视角

这篇综述聚焦超声(UT)与强化学习(RL)在电池健康管理(BMS)中的创新融合，系统阐述了超声技术如何通过声阻抗变化、飞行时间(ToF)等参数实现锂离子电池(LIBs)和固态电池的荷电状态(SoC)/健康状态(SoH)无创监测，并探讨了与脉冲回波(Pulse-Echo)、穿透传输(Through-Transmission)等方法的协同优化路径，为可持续能源存储提供新范式。

　　

基本原理与技术创新

超声技术在电池诊断中的应用基于高频声波(10-50 MHz)与电池材料的相互作用。脉冲回波法通过分析电极层反射信号检测分层缺陷，穿透传输法则依据声波衰减特征评估电解液饱和度。研究发现飞行时间(ToF)与SoC呈线性相关，而声速变化可敏感捕捉锂枝晶生长——这对早期热失控预警至关重要。

传感器配置的智能优化

高频传感器(20 MHz)虽能识别10 μm级微裂纹，但穿透深度受限；低频探头(1 MHz)更适合圆柱电池的深层检测。强化学习(RL)通过Q-learning算法动态优化传感器布局，实验显示其矩阵指数(Matrix Index)使SoH预测误差降低37%，同时将信噪比(SNR)提升至15 dB以上。

多模态健康评估体系

超声特征与电化学模型融合开创了新范式：

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  SoC估计：Biot模型揭示电解液密度变化会使超声波群速度波动达5.2%

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  SoH预测：LSTM网络处理时频域特征，对容量衰减的MAE<1.5%

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  安全监测：振幅突变预警气体生成(灵敏度92%)，较传统EIS快3个循环周期

固态电池的特殊挑战

固态电池中刚性界面导致声阻抗失配率达80%，传统耦合剂失效。解决方案包括：

1. 1.

   开发20-100 nm厚度的纳米级声学匹配层

2. 2.

   采用RL优化5 MHz Lamb波入射角(最佳55±2°)

3. 3.

   通过卷积神经网络(CNN)解析频散曲线中的界面脱粘特征

未来发展方向

当前瓶颈在于3D成像的实时处理能力，需突破：

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  基于Transformer的超声信号压缩算法(目标延迟<50 ms)

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  多物理场耦合模型整合机械应力与声学响应

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  建立涵盖NMC811/Si-C等新型电极的声学特征数据库

该技术路线已在中国香港实验室完成18650电池验证，下一步将联合FBG光纤构建数字孪生系统，最终实现电动汽车电池组级监测。