综述：锂离子电池嵌入式电化学阻抗谱技术的进展：激励设计、噪声抑制与系统实现

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：Advances in embedded electrochemical impedance spectroscopy for lithium-ion batteries: excitation design, noise suppression, and system implementation

　　张晓阳、赵朝阳、沙金、胡海涛
中国成都，西南交通大学电气工程学院

摘要
嵌入式电化学阻抗谱技术已成为提升锂离子电池诊断水平的关键技术，尤其在需要实时、无损监测的电池管理系统中发挥着重要作用。然而，其在实际应用中面临着硬件限制、多源噪声以及复杂运行条件下的系统集成等严峻挑战。本综述从工程实现角度对嵌入式EIS进行了全面系统的分析，与那些侧重于应用、方法或转换器的现有综述有所不同。文中重点探讨了激励信号设计与多层噪声抑制策略的协同发展，这些策略有助于提高测量速度和系统稳定性。此外，综述还介绍了主流的嵌入式硬件架构，并分析了其在状态估计、安全诊断及系统管理中的应用。最后，文章讨论了下一代电池管理系统的挑战与前景，强调了硬件与算法协同设计以及跨学科融合的重要性。本研究旨在为相关领域的科研人员和工程师提供系统的设计指南与实用的发展路径。

引言
能源危机与碳中和目标推动了全球向可持续能源系统的转型。锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命及广泛的应用性，在电动汽车和电网储能等领域发挥着至关重要的作用。然而，其广泛应用却受到诸多安全与可靠性问题的制约。过度充电、大电流循环以及极端温度等恶劣条件可能引发电池内部的微观退化现象，尤其是固体电解质界面层的不稳定生长以及锂沉积问题[1,2]。这些现象有可能演变成热失控甚至爆炸等灾难性故障[3]，因此迫切需要有效的诊断方法。发展此类诊断方法对于确保电池在苛刻工况下的安全性与使用寿命具有重要意义。

传统的诊断方法主要依赖于宏观时域参数[4]。这些参数是复杂内部过程的综合结果，往往对早期的微观退化现象缺乏敏感性，因而无法及时识别潜在的安全隐患，给系统可靠性带来巨大风险。相比之下，电化学阻抗谱技术通过频域分析来分离电荷传输和扩散等相互叠加的动态过程[5]。这一过程会产生复杂的阻抗谱，通常以奈奎斯特图或伯德图的形式呈现，从而无需拆解电池即可揭示其内部的电化学过程[6]。这不仅有助于保持电池的完整性，还能为早期异常的快速检测提供可能[7]。将EIS集成到在线及嵌入式系统中，可实现高效的多频率响应采集，进而提升实时监测与诊断能力[8,9]。

然而，将嵌入式EIS应用于实际电池系统时，不仅要面对硬件资源有限及多源噪声干扰的问题，还要满足系统集成与应用导向实现的更高要求。与实验室环境不同，嵌入式测量必须在计算能力、内存、能耗以及允许的扰动程度等方面受到严格限制，这使得复杂的激励波形难以使用，人们更倾向于采用效率更高的策略，如基于转换器的扰动方式以及二进制序列激励法[10,11]。同时，实际电池系统中的恶劣电气环境还会引入来自电力电子设备的高频开关噪声、电压漂移、电化学非线性现象以及频谱泄漏等问题，这些都会降低信噪比并影响测量精度[12, [13], [14], [15]]。在实时监测场景中，由于测量过程中电池会持续放电，且多电芯堆存在共模直流电压，这些因素进一步增加了获取可靠阻抗响应的难度[13,16]。除了信号生成与信号质量之外，嵌入式EIS最终还需要通过实用的硬件平台与应用导向的部署策略来实现。这就需要在基于微控制器的方案、基于ASIC/FPGA的解决方案以及基于电力转换器的系统级实现之间，仔细权衡测量精度、系统复杂性、成本及集成程度，同时确保所获取的阻抗信息能够有效用于状态估计、安全诊断及系统管理[17, [18], [19]]。因此，嵌入式EIS应被视为一个涵盖激励设计、噪声抑制以及面向应用的系统集成的复杂工程问题。

现有的综述从多个互补的角度为理解电池EIS提供了重要基础。那些侧重于应用与状态估计的综述阐明了阻抗特征如何用于电池诊断、健康状态评估以及电量、健康度及功率状态的估算，从而凸显了EIS在监测与预测中的作用[20, [21], [22]]。不过，这类综述通常将阻抗视为已有的输入数据，很少探讨在硬件约束条件下如何生成、采集、同步处理及去噪阻抗信号。关于动态电化学阻抗谱、原位EIS以及非线性或非稳态测量的综述则推动了阻抗分析方法的发展，使其超越了稳态假设的局限[6, [8], [23]]，但它们的重点仍在于测量原理与数据解读，而非硬件实现、时间确定性以及在资源受限的电池管理系统中的适用性。那些侧重于转换器的综述讨论了基于电力电子设备的实现途径以及如何复用现有接口以实现在线扰动[24, [25], [26]]，但一般仅停留在拓扑结构层面，未能系统地解决激励优化、采样协调及干扰抑制等问题。表1对比了近三年来发表的重要综述与本文的研究范围。可以看出，现有综述从不同角度为电池EIS提供了有益见解，但尚未出现一篇从工程角度出发，全面涵盖激励设计、响应采集、同步处理、噪声抑制、实际电池管理系统约束条件及实施指导的系统性论述。

因此，目前所缺乏的并非另一篇关于阻抗应用的单篇总结，也不是另一篇关于转换器结构的比较研究，而是一个完整的嵌入式EIS工程框架。在实际的电池管理系统中，最关键的挑战在于如何在一个紧密耦合的实现链条中，兼顾激励设计、弱信号采集、电压电流同步、数据传输、基于应用需求的频率选择以及多源噪声抑制，同时还要满足严格的硬件约束[27, [28], [29], [30]]。由于与阻抗相关的响应往往是在较大的直流偏置、共模电压、开关噪声、线路寄生效应以及其他车载设备干扰的共同作用下产生的微弱交流波动，因此评估一种嵌入式EIS方案的工程价值时，不仅要看其在实验室条件下的精度，还要考虑其在实际电池系统中的适用性[31,32]。换言之，关键问题不在于如何解读阻抗信号，而在于如何让阻抗信号在恶劣的车载电气环境中能够被准确测量、可靠利用并成功部署。

这一视角的紧迫性因最近的两项发展而愈发突出。首先，随着电池护照制度的推行，电池诊断越来越与全生命周期可追溯性及监管数据基础设施相联系，这使得电池诊断从零散的实验室测试转向连续、标准化且可解释的健康监测[33]。其次，EIS正逐渐从实验室仪器走向电池管理系统的原生硬件，因为最新的具备EIS功能的芯片组及电芯监控器件表明，同步处理、频域提取以及以健康状态为导向的阻抗检测正在成为芯片级的功能，而非外部实验室操作[34, [35]]。这些发展预示着诊断技术正从离线电化学分析向集成式诊断智能系统转变。一些代表性的商业产品也体现了这一趋势，后续的实现部分将对此进行更详细的阐述。

在此背景下，本综述为锂离子电池管理系统中的嵌入式EIS构建了一个专门的工程导向框架。不同于仅关注诊断应用、测量方法或单独的转换器拓扑结构，本文沿着从激励波形设计、软硬件协同噪声抑制到针对特定架构的部署方案以及面向电池管理系统应用的整合这一完整实现链条展开论述。通过对比基于微控制器、基于片上系统/芯片组以及基于电力电子设备的实现路径，本文为下一代电池管理系统中的硬件与算法协同设计提供了实用的指导。

为了提供一个整体的工程视角并引导全文的论述，图1概述了一种面向电池管理系统的嵌入式EIS实现架构。如图所示，微小的交流扰动可以通过专用的激励源产生，也可以通过复用现有的电力电子设备接口，如DC-DC转换器、平衡电路或牵引逆变器来产生。测量得到的端点信号包含较大的直流工作分量以及叠加在其上的微弱交流波动。经过隔离、信号调理及同步采样后，可以利用FFT、锁相检测或相关分析法，在传感节点本地或电池包级别的BMS控制器处估算出阻抗值。所得到的阻抗谱或压缩后的阻抗特征随后可被整合到电池管理系统的功能模块中，用于状态估计、安全诊断以及平衡控制、充电管理等决策制定。

根据这一实现链条，本文的主要贡献可归纳如下：
1）提出了嵌入式EIS的工程导向实现视角：本文通过综合考虑激励、采集、同步、干扰抑制及部署等实际环节，而非仅仅聚焦于阻抗解读、应用效果或拓扑结构比较，确立了工程导向的视角。同时，强调了嵌入式EIS正从实验室测试向芯片集成及全生命周期导向的电池诊断方向发展。
2）构建了整体技术框架：本文建立了一个“信号生成（设计）—噪声处理（抑制）—系统实现（应用）”的整体技术框架，将以往分散的研究整合为一个连贯的工程流程，明确了波形设计、测量精度、硬件架构与部署可行性之间的关联。
3）提出了嵌入式EIS实现路径的分类与选型指南：本文对嵌入式EIS的实现路径进行了结构化的分类，包括基于微控制器的方案、基于片上系统集成测量方案的方案以及基于电力电子设备的集成方案。同时，通过对比不同方案在精度、复杂性、灵活性、可扩展性及成本等方面的优缺点，为实际应用提供了针对性的指导。
4）提出了未来嵌入式EIS的硬件与算法协同设计路线图：本文倡导硬件与算法的协同设计、强大的信号处理能力以及面向应用的系统集成，并指出了算法优化与跨学科模型融合是推动电池诊断技术突破的关键方向。

据此，本文的其余部分将按照这一逐步发展的工程路径展开。第2节将探讨激励信号设计，因为它决定了频谱覆盖范围、扰动效率以及硬件负担。第3节则研究在实际工作条件下为保持阻抗精度所需的噪声抑制与信号处理策略。第4节将进一步将嵌入式实现与典型的电池管理系统应用场景相结合。最后，第5节总结了本文的整体工程思路，并探讨了下一代电池管理系统中嵌入式EIS的发展方向。