综述：电动垂直起降航空器电池退化预测：方法、挑战与未来趋势的综合评述

本综述系统评述了eVTOL（电动垂直起降）航空器电池退化预测领域的研究进展，重点分析了电化学模型（EM）、等效电路模型（ECM）及数据驱动算法在预测电池寿命（RUL）、健康状态（SOH）等关键指标中的应用，并指出在高倍率放电、多物理场耦合等极端工况下面临的实时性与精度平衡挑战。

　　

Development and evolution of past stage

早期关于eVTOL电池退化预测的研究主要依赖于基于物理的方法，特别是电化学模型（EM）和等效电路模型（ECM）来评估电池性能和退化。在电池退化预测中，ECM是一种常用方法，它将电化学过程抽象为电气元件的组合。通过构建由电阻、电容和电压源组成的简化电路，该方法能够模拟电池的动态响应。这些模型虽然在计算上相对高效，能够提供对电池电压和电流行为的直观理解，但在处理eVTOL独特的高倍率充放电、快速热循环等极端工况时，其精度和适应性面临严峻挑战。电化学模型则从更根本的电化学反应原理出发，试图描述电池内部离子迁移、电荷转移等过程，理论上能提供更精确的预测，但其计算复杂度极高，且需要大量难以精确测量的电池内部参数，这极大地限制了其在eVTOL实时电池管理系统（BMS）中的应用。

Enhancement and integration of current stage

本节围绕当前阶段eVTOL电池退化预测方法的增强与集成展开。由于eVTOL系统对安全性和可靠性的严格要求，传统的纯物理建模或纯数据驱动方法在单独应用时难以同时满足精度、泛化性、可解释性和实时性的综合要求。近年来，这催生了物理信息混合方法的出现，该方法将领域知识（如物理定律、经验公式）与数据驱动算法（如机器学习和深度学习）相融合。这类方法旨在利用数据的力量来弥补纯物理模型在复杂非线性系统建模中的不足，同时利用物理原理来约束学习过程，增强模型的可解释性和外推能力，特别是在飞行数据稀缺的情况下。例如，将电化学模型的偏微分方程约束嵌入神经网络，或利用等效电路模型的输出作为深度学习模型的输入特征，共同预测电池的健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）。

Future outlook and challenges

图7总结了eVTOL电池退化预测未来的主要研究方向，包括传统模型的优化、集成多物理场仿真技术的发展以及针对有限数据预测的小样本学习技术的应用。

目前，在eVTOL和EV（电动汽车）领域商业部署的BMS普遍采用ECM。然而，eVTOL独特的飞行特性对电池施加了严重的充放电冲击，这限制了传统ECM在高倍率、极端温度等复杂工况下的预测精度。未来的一个关键方向是开发自适应ECM，其参数能够根据实时工况（如电流倍率、温度）进行动态调整，以更好地捕捉电池的动态行为。

另一个重要挑战是精确模拟电池内部的复杂多物理场相互作用（如电-热-力耦合）。eVTOL运行中的快速功率变化会导致剧烈的产热和温度梯度，进而影响电化学性能和机械应力，加速电池退化。开发高保真的多物理场耦合仿真模型，对于深入理解退化机理和提升预测可靠性至关重要。

此外，eVTOL实际飞行中可用于模型训练的历史数据往往非常有限，这给数据驱动方法带来了巨大挑战。未来研究需要探索小样本学习、迁移学习等先进人工智能技术，使模型能够利用从其他电池系统或仿真数据中学习到的知识，快速适应新的eVTOL电池组，并实现准确的预测。

最终目标是在预测精度、模型计算效率（以满足BMS实时性要求）、物理可解释性以及泛化到不同电池化学体系和飞行场景的能力之间找到稳定的平衡。

Conclusion

随着eVTOL技术迅速扩展到多个领域，对其电池系统的性能预测和寿命管理提出了更高的要求。图8总结并展示了eVTOL电池退化预测方法的完整演进过程以及未来的挑战（红色文字）和前景。

本综述考察了关于eVTOL电池退化预测方法的现有研究，详细划分和总结了其历史发展阶段和当前的主流混合方法。文章强调了eVTOL独特的高功率、变工况运行模式对电池系统带来的特殊压力，以及由此产生的预测挑战，包括对数据和计算资源的高需求、传统模型在高放电率和极端条件下精度不足、复杂多物理场相互作用的精确建模困难、以及在预测精度、可解释性和实时计算效率之间取得稳定平衡的挑战。同时，综述也指出了未来的研究方向，如开发自适应模型、多物理场耦合仿真以及小样本学习技术，以最终提升eVTOL电池预测的可靠性和准确性，保障城市空中交通（UAM）的安全和高效运营。