基于多条件加速采样去噪扩散概率模型的锂离子电池健康状态与剩余使用寿命预测数据增强方法

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：A Multi-Condition Accelerated Sampling Denoising Diffusion Probabilistic Model-Based Data Augmentation Method for lithium-ion Battery SOH and RUL Prediction

　　摘要：准确预测锂离子电池的健康状态及剩余使用寿命对于确保其安全可靠运行至关重要。近年来，数据驱动方法在这一领域展现出巨大潜力，但其性能高度依赖于训练数据的规模与质量。由于锂离子电池的退化周期较长，且实验成本高昂，短期内难以获取完整的生命周期数据，数据匮乏已成为限制预测精度的主要瓶颈。为解决这一问题，本文提出了一种多条件加速采样去噪扩散概率模型（MCAS-DDPM），用于高效扩充锂离子电池数据。该模型采用多分支编码架构并结合交叉注意力机制，将健康状态与剩余使用寿命的条件信息嵌入生成过程，从而实现对样本生成的精确控制。同时，本文设计了一种混合采样算法，有效解决了传统DDPM采样速度慢的问题，能够快速生成与特定健康状态高度匹配的电流和电压序列。在两个公开电池数据集上的实验结果表明，与其他先进生成模型相比，MCAS-DDPM在生成数据的质量与多样性方面均具有显著优势。所生成的样本不仅在分布特征上与真实数据高度一致，还能同时支持健康状态与剩余使用寿命的预测任务，为锂离子电池健康管理提供了新思路。

引言：凭借高能量密度、长循环寿命以及快速充放电等优势，锂离子电池已成为现代储能系统的核心组件，广泛应用于电动汽车和电网储能等领域[1,2]。然而，在长期充放电循环及复杂工作环境下，锂离子电池内部会发生不可逆的老化现象，表现为可用容量持续下降、内阻逐渐增大，进而导致功率输出能力降低、续航里程缩短，同时还会增加热失控和故障等安全风险[3]。健康状态和剩余使用寿命是电池管理系统中的两个核心参数，前者用于评估电池性能相对于初始状态的衰退程度[4]，后者则用于估算电池在当前状态下还能安全工作的循环次数[5]。因此，准确估计健康状态并可靠预测剩余使用寿命对于提升电池系统的安全性与可靠性具有重要意义。

目前，锂离子电池的健康状态与剩余使用寿命预测方法主要分为两类：基于模型的方法和数据驱动方法[6]。前者通常通过构建等效电路模型或电化学模型来描述电池的内部状态。但这类方法严重依赖大量的先验物理化学知识，而锂离子电池的性能退化是一个受负载、温度等多重内外因素影响的非线性过程，很难通过精确的数学模型全面描述其复杂的动态变化[7,8]。相比之下，数据驱动方法通过建立健康状态/剩余使用寿命标签与电流、电压等多源传感器数据之间的映射关系，可直接预测电池性能[9]。随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元等模型已成为锂离子电池性能预测领域的热门研究方向[10, [11], [12], [13]]。不过，数据驱动方法的有效性依赖于大量高质量的退化数据[14]，而锂离子电池老化实验既耗时又昂贵，数据收集过程往往需要数月甚至数年，这极大地制约了相关研究的进一步发展[15,16]。

作为一种无需大量资源的方案，数据增强技术能够有效扩大训练数据的规模，在一定程度上替代真实的物理退化实验，从而缓解实验数据不足的问题。生成对抗网络和变分自编码器是两种常用的生成建模方法，已被广泛应用于电池数据增强领域。项等人提出了一种基于VAE的数据增强方法，通过生成多样且具有代表性的电池老化数据，有效提升了神经网络模型的预测性能[19]。江等人将电池寿命终点和等效循环寿命作为条件纳入条件VAE中，实现了充电数据的实时生成[20]。叶等人提出了一种带可预测性约束的生成对抗网络，通过引入可预测性调节器来增强生成样本的趋势一致性，从而提升了健康状态估算的准确性[21]。胡等人基于深度卷积生成对抗框架提出了时间序列增强模型，将该任务转化为图像生成问题，进而获得了质量更高的电池退化数据[22]。总之，无论是基于GAN还是VAE的方法均可用于电池数据生成，但它们都存在固有的结构缺陷：GAN在对抗学习过程中容易出现训练不稳定和模式崩溃的问题，而VAE则由于目标函数中KL散度项的约束，可能导致生成样本丢失细节、清晰度下降[23]。因此，迫切需要探索新的数据增强方法，在保持样本多样性的同时进一步提升生成数据的质量与真实性。

去噪扩散概率模型是人工智能生成内容领域中出现的一代新型生成模型[24]。该模型基于马尔可夫链，包含两个核心阶段：在正向扩散过程中，逐步向真实数据中注入高斯噪声，直至其变为标准高斯分布；在反向去噪过程中，模型学会逆向操作，从纯噪声中逐步重建出清晰连贯的数据[25]。与GAN和VAE不同，DDPM直接在数据空间中进行建模，无需显式构建潜在空间，因而能更准确地捕捉真实数据的复杂分布。在图像生成[26,27]和文本生成[28,29]等任务中，DDPM已展现出出色的保真度与多样性。目前，DDPM也逐渐被引入时间序列生成领域。王等人设计了退化趋势编码器来提取退化特征，并将其作为条件输入到DDPM中，用于生成多变量监测数据[30]。易等人提出了一种基于改进U-Net架构结合注意力机制的时间序列扩散方法，能够准确再现单频和多频特征，用于振动信号生成[31]。范等人提出了一种轻量级的多卷积头转置注意力DDPM模型，可在小样本条件下生成一维振动信号[32]。尽管上述研究在时间序列生成领域取得了显著进展，但其生成过程仍受限于基于马尔可夫链的逐步逆向机制，通常需要数千次迭代才能生成一个样本，导致生成效率较低且时间成本较高。此外，现有研究大多聚焦于无条件或单一条件下的生成任务，而带有健康状态和剩余使用寿命等多标签的锂离子电池数据生成仍处于起步阶段，相关文献与应用案例相对较少。

为解决上述问题，本文提出了一种基于多条件加速采样去噪扩散概率模型（MCAS-DDPM）的锂离子电池数据增强方法。具体而言，为在多条件约束下实现生成任务，本文设计了双分支并行架构，分别对电池的健康状态和剩余使用寿命标签进行编码，并利用交叉注意力机制高效融合条件信息与原始电池数据，引导MCAS-DDPM学习不同条件下的生成规律。此外，为解决传统DDPM生成速度慢的问题，本文还提出了一种混合采样策略。该策略包括两个阶段：首先通过跳步采样突破马尔可夫链的逐步限制，快速生成数据的基本轮廓；随后在此基础上进行精细化建模，从而在保证数据质量的同时大幅缩短采样时间，实现高效且高保真的锂离子电池数据生成。本文的主要贡献如下：（1）针对锂离子电池全生命周期退化数据获取困难的问题，提出了一种基于扩散模型的健康状态-剩余使用寿命双重条件数据增强框架，该框架能够在连续健康状态约束下生成循环级的电压和电流序列，为健康状态估算和剩余使用寿命预测任务提供可控的样本生成方式。（2）设计了专门针对健康状态和剩余使用寿命的条件编码与交叉注意力融合机制，考虑到二者不同的物理含义和数值特征，构建了两个独立的编码分支来生成条件标记，这些标记再通过多层交叉注意力机制注入到改进的一维U-Net中。（3）提出了一种用于电池时间序列生成的混合加速采样策略，该策略结合了跳步采样与逐步精细化去噪，从而在提升DDPM采样效率的同时，保持电压/电流序列的平滑性与形态一致性。（4）在两个公开锂离子电池数据集上的实验表明，MCAS-DDPM在生成样本的质量、分布一致性以及下游健康状态/剩余使用寿命预测性能方面均具有优势，消融实验进一步验证了双重条件设计与混合采样策略的有效性。本文的其余部分结构如下：第2节介绍所提出的方法，包括模型原理与框架架构；第3节阐述数据集的预处理与构建过程；第4节展示并分析实验结果；第5节总结全文并探讨未来工作方向。

片段摘录：
多条件加速采样去噪扩散概率模型（MCAS-DDPM）：DDPM主要由三个部分组成：正向扩散、反向去噪和模型优化。MCAS-DDPM在此基础上引入了条件嵌入机制，并设计了新的采样策略以提升生成速度，其具体原理如下。
数据集描述：本研究的首个案例使用了麻省理工学院发布的电池退化数据集[34]，在本文中称为MIT数据集。该数据集采用A123 Systems生产的APR18650M1B圆柱形电池，正负极材料为磷酸铁锂/石墨，标称容量为1.1 Ah，充放电截止电压分别为3.6 V和2.0 V。数据集中的所有电池均采用两阶段……
实验：本节利用两个公开电池数据集，通过比较生成的电流-电压序列与原始序列的相似度，来验证所提出的MCAS-DDPM在数据增强方面的有效性。本文的所有实验均在配备AMD 9800×3D CPU和Nvidia RTX 5090 FE GPU的个人计算机上进行，实验环境基于Python 3.10下的深度学习框架PyTorch 2.7构建，为提高结果的可重复性……
结论：为解决短时间内难以获取大规模锂离子电池电流和电压退化数据的问题，本文提出了一种名为MCAS-DDPM的新型数据增强方法，旨在提升深度学习模型在健康状态和剩余使用寿命预测任务中的准确性。该方法依托于改进的一维U-Net的时间建模能力，并引入交叉注意力机制来融合条件信息，从而提取更丰富的标签语义……

CRediT作者贡献说明：
徐志强：撰写——初稿、可视化、方法论、研究实施。王宗耀：撰写——审阅与编辑、指导监督。Enrico Zio：撰写——审阅与编辑、指导监督。
徐志强|王宗耀|Enrico Zio