基于物理原理的少样本学习方法，用于异质退化条件下的跨领域电池寿命预测

《JOURNAL OF POWER SOURCES》：Physics-guided few-shot learning for cross-domain battery lifespan prediction under heterogeneous degradation conditions

　　摘要：尽管在基于数据的电池寿命预测方面已取得一定进展，但由于电池退化行为存在差异、目标领域的老化数据匮乏、退化轨迹各异以及不同电池之间的特征不一致性，其实际应用仍受到限制。传统的迁移学习方法通常需要足够的目标领域退化轨迹来适应特定领域的老化模式，而当仅有早期循环观测数据时，这种方法的应用就会受到限制。为应对这些挑战，本文提出了一种基于物理原理的少样本学习框架，该框架结合了基于容量比的退化状态对齐方法与专家引导的辅助监督机制。具体而言，文中设计了一种基于容量比引导的动态时间规整策略，利用目标轨迹的前20%数据来对齐参考电池和目标电池；同时，一种考虑偏差的多任务架构被用于共同学习容量差异预测、原始特征重建以及与退化相关的辅助特征回归。在实验室开发的LTO、NASA及CALCE数据集上的实验结果表明，该框架能够在化学成分、循环协议及老化速率不同的情况下，提升跨领域电池剩余使用寿命的预测精度。这些结果表明，退化状态对齐与专家引导的多任务学习机制，有助于在目标领域观测数据有限的情况下实现高效准确的电池寿命预测。

引言：作为现代铁路系统中的关键组成部分，高速列车需要具备高可靠性、快速功率响应能力以及稳定长期运行性能的储能系统，以支持智能化的电气化运输[1]。这类系统常常要经历反复的加速-减速过程、再生制动以及大功率充放电操作[2]、[3]。与超级电容器[4]和飞轮储能技术[5]相比，锂离子电池在能量密度、功率性能、效率以及系统集成度之间取得了良好的平衡。在各种锂离子电池化学体系中，钛酸锂（LTO）电池[6]、[7]因其出色的倍率性能、宽工作温度范围以及长循环寿命稳定性[8]、[9]，被视为高功率铁路应用中的理想选择。然而，在长期循环使用过程中，电池容量下降仍是不可避免的现象，而不准确的健康状态评估可能会影响能源供应、维护计划以及运行安全。因此，可靠的电池寿命预测至关重要，但其实际应用却因目标领域老化数据稀缺而受到限制。全生命周期循环测试既耗时又昂贵，尤其是对于寿命较长或需高功率应用的电池而言。在许多工程实践中，当需要构建预测模型时，往往只能获得目标电池的早期循环观测数据。这使得早期寿命预测与传统监督学习有着本质区别，因为在传统监督学习中，假设能够获取目标电池足够的 historical degradation data。因此，一个实用的预测模型应当能够仅凭有限的早期数据，推断出目标电池未来的健康状态发展轨迹及剩余使用寿命。为缓解数据不足的问题，一种可行的方法是从先前测试过的参考电池中获取退化相关知识。然而，由于电池退化行为存在差异，跨领域电池寿命预测变得十分复杂。不同化学成分、截止电压、工作温度、电流强度以及充电模式的电池，其容量衰减速率和轨迹形态可能存在显著差异。在这种情形下，相同的循环次数可能对应不同的退化状态，而不同的循环次数则可能代表相似的容量保持水平。这种不一致性削弱了直接基于循环次数的迁移方法的物理意义，如果在应用参考电池的退化轨迹时未考虑退化阶段的一致性，还可能导致负面迁移效应。目前，电池寿命预测已通过基于物理原理、基于数据驱动以及混合建模等多种方法得到了广泛研究。基于物理原理的模型，如单粒子模型（SPM）和伪二维模型（P2D）[10]，能够通过描述电化学退化过程来提供机制层面的可解释性，但其在不同电池化学体系及工作条件下的实际应用往往受到参数识别难度、模型复杂性以及计算成本等方面的限制[11]、[12]。基于数据驱动的模型则能够从历史循环数据中捕捉非线性退化模式，并展现出较强的预测能力[13]、[14]，但它们对数据可用性、数据代表性以及分布变化极为敏感，尤其是在目标领域老化数据稀缺的情况下[15]、[16]。正因如此，混合模型以及融合物理原理的模型越来越受到关注，因为它们试图结合基于物理原理建模的可解释性与基于数据驱动学习的灵活性[17]、[18]。尽管具有这些优势，这类模型的有效应用仍然往往依赖于足够丰富的目标领域观测数据、可靠的物理假设或精心设计的模型结构[19]、[20]。这表明，基于物理原理的建模是提升模型物理一致性的重要方向，但将其与高效跨领域适配技术相结合，以应对不同退化条件下的电池问题，目前仍显不足。在实际应用中，为每种新的电池化学体系、工作协议或应用场景都构建全生命周期模型是不现实的。这一情况促使人们更加重视跨领域且高效能的电池寿命预测方法，即利用从源电池中获得的退化知识，在目标电池观测数据有限的情况下进行预测。现有研究已经探讨了参数迁移[21]、特征适配[22]、基于元学习的初始化方法[23]以及受物理约束的表示学习技术，以此降低对完整目标领域老化数据的依赖。在智能预测与健康管理领域的相关研究也表明，在感知条件和工作环境存在差异的情况下，可迁移的表示形式具有重要意义[24]。然而，现有的许多以迁移为导向的方法主要侧重于提升源领域与目标领域之间的统计适应性，而并未明确建立两者退化阶段之间的对应关系。当参考电池与目标电池的退化轨迹不同时，虽然经过迁移的特征可能在分布上实现了适配，但在物理层面却可能存在偏差，这就限制了少样本跨领域寿命预测的可靠性与可解释性。综上所述，实际的高功率应用场景中，电池早期寿命预测面临着三个相互关联的挑战。首先，目标领域的退化数据通常较为有限，无法进行完全针对目标电池的训练。其次，不同类型的电池可能具有不同的退化速率和轨迹形态，导致基于循环次数的迁移在物理层面并不一致。第三，纯粹基于数据驱动的适配方法可能无法保留与退化相关的物理意义，尤其是在从有限的早期循环观测数据推导全生命周期行为时更为明显。因此，一种更有效的预测框架不仅需要提升小样本环境下的适配能力，还需建立参考电池与目标电池之间有意义的退化状态对应关系，并将具有物理意义的退化信息纳入学习过程。基于上述考虑，本文提出了一种基于物理原理的少样本迁移学习框架，用于在存在不同退化条件的跨领域场景下预测电池的剩余使用寿命。该框架针对的是那些在部署前难以获取完整目标电池老化数据的高功率铁路用电池系统等实际应用场景。该方法仅利用目标电池轨迹的早期部分数据，通过从参考电池中迁移退化知识，来预测后续的完整健康状态发展轨迹及剩余使用寿命。为减少退化阶段之间的不匹配，文中设计了一种基于容量比引导的动态时间规整策略，旨在使参考电池与目标电池在相似的退化状态而非完全相同的循环次数下实现轨迹对齐。在完成轨迹对齐后，进一步构建了能够识别偏差的残差特征序列，用以体现参考电池与目标电池之间的跨领域差异。此外，该框架还将专家引导的辅助监督机制融入基于iTransformer的多任务架构中，使得模型能够同时学习健康状态的演变规律以及与退化相关的特征一致性。通过这种方式，所提出的框架有效地解决了目标领域数据稀缺、退化行为存在差异以及需要实现物理上一致的跨领域寿命预测等问题。本文的主要贡献如下：(1) 提出了一种基于物理原理的少样本迁移框架，可用于不同化学体系及循环协议下的电池寿命预测，从而能够仅凭有限的早期目标数据实现全生命周期的退化趋势预测。(2) 设计了一种基于容量比引导的动态时间规整对齐方法，用于建立参考电池与目标电池之间的退化状态对应关系，进而减少循环次数不匹配以及非线性的时间扭曲现象。(3) 提出了一种考虑偏差的对齐建模策略，用于在退化状态对齐之后捕捉两者之间的特征差异，同时整合原始运行参数与专家指导下的退化相关特征。(4) 引入了一种自适应的多任务协同优化机制，用于同时对容量预测、原始特征重建以及专家引导的辅助特征学习过程进行监督，从而在目标领域观测数据有限的情况下提升预测的稳健性。本文的其余部分结构如下：第2节详细介绍所提出的方法论及模型架构；第3节阐述数据来源及实验设置；第4节给出全面的实验验证结果；最后，第5节对全文进行总结，并指出未来的研究方向。