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鋰離子電池故障預(yù)測及健康管理技術(shù)進(jìn)展

來源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月10日 14:06

中國已成為全球最大的新能源汽車生產(chǎn)國，連續(xù)8年全球產(chǎn)銷量第一。新能源汽車的快速發(fā)展帶動了鋰離子電池的需求飛速增長，但鋰離子電池因自身材料問題、生產(chǎn)制造缺陷等因素常存在失效、起火問題，引發(fā)了國內(nèi)外學(xué)者、用戶對電池故障問題的關(guān)注?，F(xiàn)有的鋰離子電池管理方法包含了電池故障檢測、熱失控預(yù)警等功能，但線下依賴于車載電池管理系統(tǒng)（battery management system, BMS）的有限檢測數(shù)據(jù)、云端依賴于歷史數(shù)據(jù)深度分析，缺乏從理論到技術(shù)貫通的故障預(yù)測和管理方法。故障預(yù)測及健康管理（prognosis and health management, PHM）技術(shù)從電池失效角度出發(fā)，以電池可靠性為管理目標(biāo)，提出了新的電池管理思路。鋰離子電池PHM技術(shù)與云平臺管理具有較好的適配性，在云端部署電池失效預(yù)測模型、建立全生命周期的性能仿真和故障預(yù)測模型，并實(shí)現(xiàn)可靠性增長，能夠?yàn)殡姵毓芾硖峁┬碌南到y(tǒng)性思路和方法。

本文圍繞鋰離子電池PHM技術(shù)中的主要關(guān)鍵點(diǎn)研究現(xiàn)狀進(jìn)行評述，歸納了現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)及不足，并展望了未來PHM技術(shù)挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢。

1. 鋰離子電池PHM技術(shù)

PHM技術(shù)是集故障檢測、健康預(yù)測與評估及維護(hù)、決策于一身的綜合技術(shù)，通過充分利用傳感器采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息，借助于信息技術(shù)、人工智能推理算法來監(jiān)控、管理與評估系統(tǒng)自身的健康狀態(tài)，在系統(tǒng)發(fā)生故障之前對其故障進(jìn)行預(yù)測，并結(jié)合現(xiàn)有的資源信息提供一系列的維護(hù)保障建議或決策。PHM技術(shù)在航天、航空、船舶等領(lǐng)域得到深入研究和廣泛應(yīng)用，并逐漸拓展至鋰離子電池管理領(lǐng)域[1]。

傳統(tǒng)鋰離子電池管理方法以狀態(tài)估計(jì)為主線，依據(jù)試驗(yàn)測試制定電池使用邊界，通過對荷電狀態(tài)（state of charge, SOC）、健康狀態(tài)（state of health, SOH）等進(jìn)行估計(jì)，完成電池的使用管控。而PHM技術(shù)則以電池失效為主線，通過機(jī)理、模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動方法對電池的失效模式、失效概率進(jìn)行預(yù)測，建立電池可靠性衰退圖譜，通過可靠性增長的方式來優(yōu)化電池管理邊界和目標(biāo)，降低電池使用故障率。

2000—2023年，國內(nèi)外學(xué)者圍繞鋰離子電池PHM共發(fā)表SCI檢索論文157篇，圖1通過VOSViewer軟件統(tǒng)計(jì)分析了各論文關(guān)鍵詞相關(guān)性，依據(jù)各論文的關(guān)聯(lián)性和關(guān)鍵詞內(nèi)容，總結(jié)出目前國內(nèi)外圍繞PHM方法研究內(nèi)容集中在對于健康度的評價(jià)/估算、PHM總體方法論及核心方法、健康度的主要影響因素3個(gè)方面。隨著對電池PHM技術(shù)認(rèn)識的加深與工程實(shí)踐的探索，未來將會有更多工程應(yīng)用導(dǎo)向的技術(shù)性文章與方法牽引導(dǎo)向的觀點(diǎn)性文章產(chǎn)生。Khaleghi等[2]提出基于外源性輸入的非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池壽命管理方法并應(yīng)用至PHM中。Kong等[3]提出基于電壓-溫度健康特征提取方法的鋰離子電池PHM方法。Lyu等[4]提出面向PHM的間接混合模型，其融合了灰狼優(yōu)化算法（grey wolf optimizer，GWO）、多核相關(guān)向量機(jī)（multi-kernel relevance vector machine，MKRVM）、互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓╟omplementary ensemble empirical mode decomposition， CEEMD）、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory neural network, LSTMNN）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（feedforward neural network，F(xiàn)NN）多種算法來實(shí)現(xiàn)電池SOH和剩余壽命（remaining useful life, RUL）預(yù)測，Zhang和Li[5]研究了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電池PHM的現(xiàn)狀，并分析了其在電池SOH和RUL估計(jì)中的研究進(jìn)展。上述研究仍主要著眼于電池壽命估計(jì)和預(yù)測算法[2,6]，研究的主要目的仍是用于提升電池使用壽命，缺乏對電池故障的考慮。圖2展示了鋰離子電池PHM架構(gòu)，呈現(xiàn)了其主要組件、關(guān)鍵技術(shù)及核心功能。鋰離子電池SOH、RUL及PHM相關(guān)性如圖3所示。本文基于航空航天領(lǐng)域中的PHM方法，分析車用鋰離子電池PHM中的關(guān)鍵技術(shù)，歸納總結(jié)近年來國內(nèi)外學(xué)者對鋰離子電池PHM技術(shù)的研究，分析未來技術(shù)發(fā)展方向及前景，以期為相關(guān)研究提供思路。

圖 1 相關(guān)論文檢索（2000—2023年，以Battery prognosis and health management為關(guān)鍵詞檢索）

Figure 1. Corresponding manuscript analysis (index by Battery prognosis and health management from 2000 to 2023)

圖 2 鋰離子電池PHM架構(gòu)

Figure 2. Architecture of PHM for lithium ion battery

圖 3 鋰離子電池SOH、RUL及PHM相關(guān)性

Figure 3. Correlation between SOH, RUL, and PHM of lithium-ion batteries

在建立鋰離子電池PHM方法過程中，首先，需要考慮的是對于電池失效形式、誘因追溯及當(dāng)前失效概率的計(jì)算評估方法；然后，基于分析得到的電池可靠性或失效概率，形成系統(tǒng)可靠性分析并開展實(shí)驗(yàn)測試；最后，將結(jié)果進(jìn)一步應(yīng)用至電池管理中，特別是故障診斷及預(yù)警算法。由于系統(tǒng)可靠性在實(shí)際使用過程中不斷衰退，為了在使用時(shí)提升可靠性，需要考慮PHM中的可靠性增長等方法。特別地，數(shù)字孿生模型結(jié)合了端云融合的優(yōu)勢，能夠通過數(shù)據(jù)和模型融合闡述電池內(nèi)部參數(shù)演化情況及宏觀特征的衰退規(guī)律，為PHM提供較好的基礎(chǔ)。因此，本文重點(diǎn)分析上述PHM中涉及到的關(guān)鍵技術(shù)，包括：故障分析及失效概率研究、數(shù)字孿生技術(shù)、可靠性分析及測試方法、故障診斷及預(yù)警算法，特別地，考慮可靠性領(lǐng)域在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面的理論，還需研究可靠性建模及增長方法。本文將圍繞PHM關(guān)鍵技術(shù)的成熟度與現(xiàn)狀進(jìn)行分析和研究。

2. 鋰離子電池故障分析及失效概率預(yù)測

鋰離子電池失效機(jī)理與故障樹模型的構(gòu)建是PHM “機(jī)理-模型-算法-應(yīng)用”4層技術(shù)架構(gòu)的基石，通過揭示電池在實(shí)際使用條件下的失效模式、故障誘因、表現(xiàn)形式等，支撐后續(xù)模型構(gòu)建及算法開發(fā)。故障樹是較為常用的失效致因追溯與正向推演方法，通過積累大量的數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)等對鋰離子電池的失效模式進(jìn)行解析，國內(nèi)外圍繞該領(lǐng)域已開展了大量研究，主要方法包括事故數(shù)據(jù)分析、實(shí)驗(yàn)測試、仿真模擬等，如表1所示[7-18]。

表 1 國內(nèi)外失效機(jī)理研究進(jìn)展

Table 1. Progress on research for failure mechanisms worldwide

研究項(xiàng) 作者研究對象研究內(nèi)容研究結(jié)論材料級電池
失效機(jī)理 Crowley等[7] 鋁集流體容量損失擴(kuò)散性鋰捕集導(dǎo)致鋁集流體容量損失 Kalnaus等[8] 隔膜機(jī)械損傷研究了3種商業(yè)化隔膜的機(jī)械性能，在橫向和縱向應(yīng)力失效形式、敏感度上表現(xiàn)形式不同 Sarkar等[9] 固態(tài)電解質(zhì)氧化膜
(solid electrolyte interphase，SEI膜) 容量損失在高倍率充電條件下，較薄的SEI膜易發(fā)生分解和再生，該過程吸收了部分外電流，從而降低了電池容量和充放電效率 Wang等[10] 電解液容量損失電池電解液泄露時(shí)發(fā)生更嚴(yán)重的自放電、容量衰減和電阻增長。泄漏的程度越大，自放電程度越嚴(yán)重 Zhang[11] 負(fù)極熱失控負(fù)極與電解液的反應(yīng)在200℃到350℃之間存在2個(gè)熱流峰，由鋰化石墨和電解液之間的放熱作用，以及殘余的鋰與陽極中的黏合劑發(fā)生反應(yīng) 成品電池
失效機(jī)理 Mao等[12] 圓柱形電池熱失控當(dāng)電池中心位置被穿透時(shí)，熱失控更為嚴(yán)重。隔膜的收縮及正極和電解液之間的反應(yīng)會引發(fā)電池?zé)崾Э?Spielbauer等[13] 圓柱形電池熱失控在動態(tài)負(fù)荷下最主要的失效機(jī)制是電流截?cái)嘌b置的接觸損失，增大了能量密度和安全性之間的矛盾 Teng等[14] 圓柱形電池容量損失低NP比電池的失效是由于鋰在負(fù)極上的沉積、SEI膜不斷形成和破壞，導(dǎo)致電解質(zhì)逐漸消耗 Zhang等[15] 18650圓柱形電池機(jī)械損傷研究了圓柱形電池加載時(shí)失效模式，在低速條件下，力的增加是單調(diào)的，在中速和高速擠壓下，力-位移曲線出現(xiàn)了 "上升-下降-穩(wěn)態(tài)-上升 "的變化模式，該現(xiàn)象由應(yīng)力波的傳播、反射和疊加造成的 Ren等[16] 方形電池熱失控充電電流對電池過充的影響很小，但泄壓設(shè)計(jì)（限制板和小袋上的切口）和良好散熱會加劇電池過充，在熱失控之前可以承受更大的過充容量和溫度 Sahraei等[17] 方形電池機(jī)械損傷鋰離子電池的沖壓試驗(yàn)的恒定單軸應(yīng)變-失效可以作為宏觀層面的有效標(biāo)準(zhǔn)來檢測短路的發(fā)生 Wang等[18] 軟包電池機(jī)械損傷負(fù)極失效受界面黏合強(qiáng)度的影響，具有均勻粒徑分布的活性負(fù)極材料在機(jī)械性能方面表現(xiàn)良好，并且機(jī)械性能與活性材料、集流體的厚度呈正相關(guān)

在事故數(shù)據(jù)分析方面，王芳等[19]基于新能源汽車火災(zāi)事故分析，從鋰離子電池的關(guān)鍵材料、電芯設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、系統(tǒng)集成和應(yīng)用管控等環(huán)節(jié)系統(tǒng)梳理了潛在的引發(fā)失效的各種誘因，如圖4所示。

圖 4 潛在的引發(fā)失效的各種誘因[19]

Figure 4. Potential failure triggers[19]

試驗(yàn)測試的失效解析研究是故障溯源和失效機(jī)理解析的核心，通過開展宏觀層面上的熱失控觸發(fā)、擴(kuò)展、蔓延測試[20]及電化學(xué)阻抗譜、超聲波測試[21]和微觀機(jī)理層面的絕熱量熱測試等方法，可分析電池材料層級的失效模式并建立數(shù)學(xué)描述。Hendricks等[22]基于鋰離子電池可靠性試驗(yàn)測試及多年研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)了鋰離子電池的故障模式、機(jī)制和影響分析（failure mode mechanism and effect analysis，F(xiàn)MMEA）。Hao 等[23]研究了基于聲發(fā)射（acoustic emission，AE）和三維數(shù)字圖像關(guān)聯(lián)（3D-digital image correlation，3D-DIC）原位實(shí)驗(yàn)平臺研究了18650鋰離子電池在彎曲載荷下不同荷電狀態(tài)下的力學(xué)性能和失效機(jī)制，揭示了18650鋰離子電池的彎曲模量和剛度與電池SOC呈正相關(guān)。王宏偉等[24]研究了錳酸鋰電池在實(shí)際運(yùn)行環(huán)境下的失效模式，模擬了暴曬、碰撞、追尾等場景下的電池失效模式。王震坡等[25]通過過充電試驗(yàn)測試，闡述了鋰離子電池在過充熱失控發(fā)生過程中不同溫度點(diǎn)下的主要副反應(yīng)機(jī)理，如圖5所示。

圖 5 鋰離子電池過充熱失控發(fā)生過程中不同溫度點(diǎn)下的主要副反應(yīng)機(jī)理[25]

Figure 5. The main side reaction mechanisms at different temperature points during the occurrence of thermal runaway during overcharging in lithium-ion batteries[25]

在仿真模擬方面，Ren等[26]建立了電池等效電路模型，分析了鋰離子電池在極端沖擊情況下的失效現(xiàn)象和機(jī)理，構(gòu)建了鋰離子電池在高沖擊瞬間的機(jī)械沖擊動力學(xué)（mechanical impact dynamics，MID）模型，揭示了隔膜厚度、彈性模量等參數(shù)對鋰離子電池抗沖擊性的影響。Zhang等[27]采用碎片化分析方法，通過串聯(lián)不同特征電壓下的失效機(jī)制，推導(dǎo)出整個(gè)過充電熱失控過程中的動態(tài)失效演化機(jī)制，對動態(tài)過充電失效機(jī)理進(jìn)行了研究。蘭鳳崇等[28]研究了方形磷酸鐵鋰電池內(nèi)芯的新型本構(gòu)方程和電池的有限元模型，分析了對平面擠壓和局部壓痕載荷下電池的變形響應(yīng)和內(nèi)短路失效。

目前，國內(nèi)外通過試驗(yàn)、仿真等方法，已圍繞鋰離子電池在顆粒層面、電極層面、單體層面的機(jī)械/熱/電失效形式與內(nèi)生機(jī)理開展了大量研究，已基本闡明了鋰離子電池微觀尺度上的失效機(jī)理和宏觀上的失效模式。但現(xiàn)有研究主要圍繞對單體電池、電池材料層面上的失效研究，對于電池成組后的機(jī)械、電氣失效還缺乏系統(tǒng)性研究，需要和工程經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步結(jié)合開展深入的試驗(yàn)、仿真研究。

3. 單體-系統(tǒng)可靠性分析及測試方法

可靠性分析及測試方法是PHM技術(shù)的核心，也是以失效為主線的鋰離子電池管理的主要體現(xiàn)。通過定義電池的失效行為和表現(xiàn)，量化描述鋰離子電池在當(dāng)前條件下及未來的可能失效概率。通過建立全生命周期的可靠性衰退圖譜，可分析鋰離子電池的剩余服役壽命及不發(fā)生故障的可能性，指導(dǎo)電池的各類使用邊界的規(guī)劃，延長電池服役時(shí)間，如圖6所示。

圖 6 基于電化學(xué)模型的可靠性分析方法[29]

Figure 6. Reliability analysis method based on electrochemical models[29]

目前，鋰離子電池單體-系統(tǒng)的可靠性分析及測試方法主要分為模型預(yù)測和試驗(yàn)測試2個(gè)方面。模型預(yù)測主要用于實(shí)現(xiàn)未來工況下可靠性衰退圖譜的預(yù)測，而試驗(yàn)測試則是從批量化產(chǎn)品失效實(shí)驗(yàn)的角度對極端條件下的可靠性進(jìn)行評定。因此，對于端云融合的電池管理而言，模型預(yù)測可靠性圖譜是云端部署的主要算法，而試驗(yàn)測試則為其提供了依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐，表2總結(jié)了鋰離子電池可靠性領(lǐng)域相關(guān)研究進(jìn)展。

表 2 國內(nèi)外電池可靠性分析及測試

Table 2. Analysis and testing of battery reliability worldwide

研究項(xiàng)作者研究內(nèi)容研究方法誤差分析研究結(jié)論 SOH估計(jì)模型Meng等[32]SOH估計(jì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?lt;2%提出一種考慮電池容量再生的鋰離子電池容量精確預(yù)測的混合方法，能有效降低容量再生對預(yù)測精度的影響 Liu等[33]SOH估計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動<3%提出一種使用健康因子和加權(quán)粒子群優(yōu)化高斯過程回歸模型預(yù)測不同溫度條件下鋰離子電池健康狀態(tài)的方法，該方法樣本量小，預(yù)測精度高，適用性廣 Guo等[34]SOH估計(jì)和
RUL預(yù)測數(shù)據(jù)驅(qū)動<1%提出一種Savitzky Golay（SG）濾波器與門控遞歸單元（gate recurrent unit, GRU）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的SOH和RUL預(yù)測模型，驗(yàn)證結(jié)果表明該模型可在各類充電策略下給出準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果 Jorge等[35]SOH估計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動<2%提出一種從充電和放電過程中的電流、電壓和溫度曲線中提取特征來預(yù)測電池SOH演變的方法，將循環(huán)的滑動窗口作為長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出SOH的多步預(yù)測 Cheng等[36]SOH估計(jì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?lt;5%進(jìn)行加速退化測試來研究存儲時(shí)間和溫度對容量退化的影響，結(jié)果表明，老化電芯的剩余容量隨著存儲時(shí)間和溫度的變化而呈指數(shù)級變化 Henschel等[37]SOH估計(jì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ屠迷趯?shí)驗(yàn)室環(huán)境中收集的電池測試數(shù)據(jù)建立容量估計(jì)模型，根據(jù)模型獲取SOH估計(jì)值并與實(shí)際實(shí)車運(yùn)行的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較壽命預(yù)測模型Ecker等[38]RUL預(yù)測經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?lt;9%對代表混合動力電動汽車典型運(yùn)行條件的一系列加速壽命實(shí)驗(yàn)進(jìn)行多變量分析，結(jié)果表明溫度和電荷狀態(tài)對阻抗上升和容量損失的影響是定量的 Wang等[39]RUL預(yù)測經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?lt;5%采用非破壞性的電化學(xué)方法來監(jiān)測壽命測試期間的容量損失、電壓下降、電阻增加、元素?fù)p失和活性材料損失 Wu等[40]RUL預(yù)測數(shù)據(jù)驅(qū)動<2%提出一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的集成學(xué)習(xí)算法，以擬合電池的老化模型并預(yù)測其RUL，集成學(xué)習(xí)算法由5個(gè)基本學(xué)習(xí)器組成，包括相關(guān)性向量機(jī)、隨機(jī)森林、彈性網(wǎng)絡(luò)、自回歸模型和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，驗(yàn)證結(jié)果表明集成學(xué)習(xí)算法具有更好的魯棒性和泛化效果可靠性模型Yang等[6]熱可靠性分析機(jī)理模型使用有限元分析軟件建立了鋰離子電池的電化學(xué)-熱耦合模型，采用自適應(yīng)克里格法來建立熱可靠性性能函數(shù)模型和評估鋰離子電池的熱可靠性 Philippot等[31]可靠性優(yōu)化機(jī)理模型開發(fā)了一個(gè)電化學(xué)-熱流體動力學(xué)模型、一個(gè)隨溫度變化的隨機(jī)退化模型和一個(gè)多態(tài)性能可靠性模型，對電池組的布局方案進(jìn)行了優(yōu)化 Zhu等[41]可靠性分析經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ涂紤]鋰離子電池系統(tǒng)不平衡電流和不均勻冷卻的情況，提出一種整合多物理模型和通用生成函數(shù)方法的改進(jìn)可靠性評估方法 Bai和Tu[42]可靠性建模經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ吞岢鲆环N鈦合金疲勞裂紋增長的一階近似橢圓體非概率可靠性分析方法，用于解決橢圓體模型的可靠性 Gong和Frangopol[43]可靠性建模經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ吞岢鍪芨g影響的船體大梁可靠性的時(shí)間變化的表述，采用高斯、甘貝爾、克萊頓和弗蘭克協(xié)同學(xué)構(gòu)建聯(lián)合概率分布模型 Heydari和Sullivan[44]可靠性建模算法模型提出基于切割面算法的串聯(lián)/串并聯(lián)系統(tǒng)可靠性計(jì)算方法 Byun等[45]可靠性建模算法模型提出了K-out-of-N系統(tǒng)的基于矩陣的系統(tǒng)可靠性方法，將同質(zhì)和非同質(zhì)的k-out-of-N系統(tǒng)組件故障之間的統(tǒng)計(jì)依賴性、參數(shù)敏感性、相對重要性納入考慮

目前國內(nèi)外通過建模、試驗(yàn)測試等方法[30]，在SOH估計(jì)、RUL預(yù)測和可靠性分析等方面開展了大量研究，能夠有效對電池的壽命和可靠性進(jìn)行評估。如Philippot等[31]對鎳錳鈷（NixCoyMn1-x-y, NMC）-鈦酸鋰氧化物（lithium titanium oxide, LTO）新電池進(jìn)行測試以開發(fā)半經(jīng)驗(yàn)NMC-LTO電池模型，對老化電芯進(jìn)行其他測試以評估其二次使用的可行性，分析結(jié)果表明，該電池可重新用于固定存儲長達(dá)408 000 km或10年。但現(xiàn)有研究主要依靠實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)開展研究，工況較為固定，針對實(shí)車復(fù)雜多變工況下的壽命預(yù)測和可靠性分析研究較少，還需進(jìn)一步擴(kuò)展應(yīng)用場景范圍。

4. 鋰離子電池可靠性增長技術(shù)

從實(shí)際的鋰離子電池設(shè)計(jì)、使用角度來說，產(chǎn)品落地后的鋰離子電池的預(yù)期可靠性水平通常難以達(dá)到預(yù)先設(shè)計(jì)的要求，因此，需要進(jìn)一步開展可靠性增長的試驗(yàn)、測試、仿真等，提升系統(tǒng)的可靠性，排除系統(tǒng)失效原因或故障概率[46]，如圖7所示。然而，如何合理的設(shè)計(jì)可靠性試驗(yàn)測試、降低測試成本并滿足可靠性指標(biāo)需求，是可靠性增長領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容?？煽啃栽鲩L試驗(yàn)在航空、汽車、工業(yè)等領(lǐng)域是較為常用的方法之一[47]。Nadjafi和Gholami[48]提出一種以硬件為中心、以非均質(zhì)泊松過程（non-homogeneous Poission process, NHPP）為基礎(chǔ)的正態(tài)分布系統(tǒng)可靠性增長方法，并用于某個(gè)具有故障數(shù)據(jù)的航空系統(tǒng)。Huang等[49]以非均質(zhì)泊松過程為基礎(chǔ)提出軟件可靠性增長模型，通過考慮不充分的調(diào)試、錯(cuò)誤和測試變化點(diǎn)，擴(kuò)大軟件可靠性的實(shí)用性。Zou和Kolios[50]提出基于貝葉斯決策分析的信息價(jià)值計(jì)算方法，并指出缺陷帶來的信息價(jià)值不僅有助于降低維護(hù)成本，還有助于降低風(fēng)險(xiǎn)和增長可靠性。

圖 7 可靠性增長方法示意圖

Figure 7. Schematic diagram of reliability growth method

在可靠性增長技術(shù)方面，包括軟件可靠性增長和產(chǎn)品可靠性增長研究。前者主要在軟件復(fù)雜度不斷提升時(shí)可以更好的檢測到軟件內(nèi)部缺陷、部署環(huán)境缺陷等，可用于指導(dǎo)電池管理軟件算法設(shè)計(jì)和測試，而后者則重點(diǎn)關(guān)注產(chǎn)品本身的測試項(xiàng)和測試計(jì)劃，以產(chǎn)品可靠性約束為指標(biāo)、通過最小化產(chǎn)品成本來合理規(guī)劃產(chǎn)品的測試計(jì)劃。對于鋰離子電池系統(tǒng)而言，可以通過規(guī)劃材料-單體-模組/系統(tǒng)不同層級的實(shí)驗(yàn)測試內(nèi)容來提升并達(dá)到預(yù)期的可靠性目標(biāo)。但可靠性增長方法在鋰離子電池領(lǐng)域尚未展開，未來應(yīng)圍繞電池可靠性增長技術(shù)重點(diǎn)開展研究，參考其在航空、航天、船舶等領(lǐng)域的可靠性增長技術(shù)實(shí)現(xiàn)形式與方法，以提升其在電動汽車、儲能電池領(lǐng)域的應(yīng)用效能。

5. 鋰離子電池?cái)?shù)字孿生技術(shù)

鋰離子電池?cái)?shù)字孿生技術(shù)是在現(xiàn)有建模方法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新的建模思維，在云計(jì)算平臺的支撐下能夠使云端的數(shù)字系統(tǒng)隨實(shí)際物理實(shí)體運(yùn)行而發(fā)展進(jìn)化，使模型無限逼近物理實(shí)體并與實(shí)體“同時(shí)空”的演化，從而實(shí)現(xiàn)對實(shí)體電池的數(shù)字化仿真、監(jiān)控、預(yù)測、優(yōu)化等。數(shù)字孿生模型依據(jù)多物理場仿真建模理論，能夠模擬電池內(nèi)部的異常并反應(yīng)出表征形式，是PHM技術(shù)中的關(guān)鍵部分，用于結(jié)合失效機(jī)理建立失效模型，并反應(yīng)出失效特征和形式，支撐故障診斷算法的設(shè)計(jì)。

早期的數(shù)字孿生技術(shù)起源于航天電子類應(yīng)用。2010 年，美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)在其太空技術(shù)路線圖中首次引入了數(shù)字孿生的表述，有著明確的工程背景，即服務(wù)于未來宇航任務(wù)的需要。隨著對人工智能、大數(shù)據(jù)引擎算法的深入與突破，數(shù)字孿生技術(shù)迎來了新的發(fā)展契機(jī)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動方法建立實(shí)體-虛擬模型聯(lián)系、利用大數(shù)據(jù)方法辨識模型隨實(shí)體演化的全生命周期參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)基于模型預(yù)測仿真的電池故障概率、性能衰退可靠性預(yù)測等。近年來，隨著大數(shù)據(jù)方法逐步推廣應(yīng)用至鋰離子電池領(lǐng)域，數(shù)字孿生電池也隨之發(fā)展而實(shí)用。在前期研究中，提出數(shù)字孿生模型的3大基本特征：全生命周期建模、對物理實(shí)體的逼近、全場景模擬和仿真，如圖8所示。

圖 8 貫穿電池全生命周期的數(shù)字孿生模型

Figure 8. Digital twin model across the battery lifespan

鋰離子電池?cái)?shù)字孿生模型是指利用仿真技術(shù)創(chuàng)建的鋰離子電池的虛擬副本，能夠反映鋰離子電池的內(nèi)部狀態(tài)和外部行為，以實(shí)現(xiàn)對鋰離子電池的監(jiān)測、診斷和預(yù)測。鋰離子電池?cái)?shù)字孿生模型的建模方法主要被分為基于物理的建模方法、基于數(shù)據(jù)的建模方法和混合模型的建模方法。基于物理的建模方法利用電化學(xué)、熱學(xué)、力學(xué)等理論建立鋰離子電池的數(shù)學(xué)模型，能夠較準(zhǔn)確地描述鋰離子電池的內(nèi)部機(jī)理和外部特性，但是計(jì)算量大，參數(shù)辨識困難，適用于離線仿真和分析?；跀?shù)據(jù)的建模方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)[51-53]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[54-55]、回歸分析[53]等技術(shù)建立鋰離子電池的統(tǒng)計(jì)模型，能夠較快速地?cái)M合鋰離子電池的輸入輸出關(guān)系，但是缺乏物理意義，泛化能力差，適用于在線監(jiān)控和控制?；诨旌系慕７椒?。這種方法結(jié)合物理模型和數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢，采用降階模型、數(shù)字孿生工具、云端部署等技術(shù)建立鋰離子電池的混合模型，能夠在保證精度的同時(shí)提高效率，適用于數(shù)字孿生應(yīng)用。數(shù)字孿生模型相關(guān)研究進(jìn)展歸納如表3所示。

表 3 鋰離子電池全鏈條數(shù)字孿生建模方法及相關(guān)應(yīng)用的研究進(jìn)展

Table 3. Research progress on the lifespan digital twin modeling of lithium-ion batteries and related applications

研究項(xiàng) 作者研究對象研究內(nèi)容數(shù)字孿生模型 Ngandjong等[56] 電池生產(chǎn)制造提出面向電池生產(chǎn)制造過程漿料平衡及其干燥等工藝的建模，可用于電池全鏈條數(shù)字孿生模型構(gòu)建 Husseini 等[57] 電極材料通過數(shù)字孿生基于模型的方法，來確定電極材料張力控制的最佳方法 Wang等[58] 電極材料將基于不對稱溫度調(diào)制的材料不可知方法與熱穩(wěn)定的雙鹽電解質(zhì)相結(jié)合，研究這一材料的安全性 Bilansky等[59] 單體電池在MATLAB/Simulink中實(shí)現(xiàn)電池單體數(shù)字孿生模型，經(jīng)驗(yàn)SOH模型基于從NR18650-25R電池的SOH≥80% 的電池循環(huán)獲得的數(shù)據(jù)。包含了關(guān)于整個(gè)生命周期的信息 He等[60] 電池系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 建立了一個(gè)電池系統(tǒng)架的數(shù)字孿生模型-DTMAR。包括數(shù)值模型、NN-RSR模型和混合機(jī)器學(xué)習(xí)模型。結(jié)果顯示，DTMAR模型可以高效、準(zhǔn)確地計(jì)算和預(yù)測結(jié)構(gòu)性能 Reniers和Howey[61] 電網(wǎng)系統(tǒng) 模擬了一個(gè)1 MWh的電網(wǎng)電池系統(tǒng)，每個(gè)電池由單獨(dú)的電化學(xué)模型表示。對單體間變異性、熱效應(yīng)和降解效應(yīng)的影響進(jìn)行了長達(dá)10 000個(gè)周期和10年的模擬 Pan等[62] 電網(wǎng)系統(tǒng) 提出能源微電網(wǎng)能量分配的數(shù)字孿生模型，學(xué)習(xí)不確定的環(huán)境并根據(jù)他們的經(jīng)驗(yàn)選擇最佳的能源管理措施 S?der?ng等[63] 電網(wǎng)系統(tǒng) 建立了數(shù)字孿生快速運(yùn)行模型，對基于物理學(xué)的內(nèi)燃機(jī)模型與包括電池存儲在內(nèi)的發(fā)電廠模型進(jìn)行實(shí)時(shí)協(xié)同模擬 Tang等[64] 電池系統(tǒng) 提出一個(gè)基于數(shù)字孿生技術(shù)的電池系統(tǒng)，但整個(gè)系統(tǒng)是從物理空間到孿生空間，但還沒有反饋到物理空間數(shù)字孿生應(yīng)用 Li等[65] 數(shù)字孿生應(yīng)用提出基于數(shù)字孿生模型的電池SOC/SOH聯(lián)合估計(jì)模型，可監(jiān)測電池老化過程中的容量衰減和功率衰減 Semeraro等[66] 數(shù)字孿生應(yīng)用利用形式化概念分析方法分析了數(shù)字孿生的特點(diǎn)，分析電池系統(tǒng)中數(shù)字孿生體功能和架構(gòu)的趨勢和差距 Semeraro等[67] 數(shù)字孿生應(yīng)用分析了數(shù)字孿生技術(shù)在儲能領(lǐng)域的應(yīng)用，同時(shí)評估了應(yīng)用背景、生命周期階段、數(shù)字孿生功能和數(shù)字孿生架構(gòu)

數(shù)字孿生有助于提高對電池性能的控制，利用光譜、物理和化學(xué)方法結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生對于真實(shí)物理數(shù)據(jù)的高度仿真[68]。然而，數(shù)字孿生的高精度和實(shí)際實(shí)施過程中車載算力的矛盾逐漸凸顯，為在現(xiàn)實(shí)世界實(shí)現(xiàn)，通過低成本和便攜式的傳感技術(shù)，數(shù)字孿生電池系統(tǒng)中可以收集到電流、電壓和溫度。雖然這些數(shù)據(jù)具有自身的局限性，但通過適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)后處理，也可以推斷出豐富的電化學(xué)內(nèi)涵[69]。除這些指標(biāo)外，壓力和變形也可以增加車端數(shù)字孿生模型的豐富程度。隨著獲取數(shù)據(jù)的來源更加豐富和車載電池的工況不斷變化，混合方法可以建立更加符合實(shí)際工況條件下的各類電池的數(shù)字孿生模型，如圖8所示[54,70]。

6. 在役電池故障診斷及預(yù)警算法

故障診斷及預(yù)警算法用于決策鋰離子電池的失效判定。可靠性分析僅能為電池提供潛在失效的可能性，但對于實(shí)際運(yùn)行的鋰離子電池而言，還需要進(jìn)一步結(jié)合診斷及預(yù)警算法實(shí)現(xiàn)鋰離子電池的失效判定。然而，電池起火速度快、數(shù)據(jù)傳輸頻率低且內(nèi)容不全面、起火事故案例少，導(dǎo)致熱失控事故數(shù)據(jù)可用信息匱乏、可用數(shù)據(jù)有限，為在役電池故障診斷及熱失控預(yù)警算法研發(fā)增大了難度。目前，國內(nèi)外圍繞鋰離子電池故障診斷及預(yù)警算法已開展了大量研究，特別是基于云端數(shù)據(jù)的故障診斷、熱失控預(yù)警等，可為綜合評估鋰離子電池的健康度和可靠性提供技術(shù)支撐。

6.1 基于云端數(shù)據(jù)的故障診斷

在基于云端數(shù)據(jù)的故障診斷方面，常見的故障診斷方法包括基于知識、統(tǒng)計(jì)、機(jī)理這3類方法?；谥R的故障診斷方法研究起步早、應(yīng)用廣泛。這類方法不需要借助復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，通過在概念和處理方法上的知識化，進(jìn)行故障推理判斷。劉曉俊[71]基于電池常見故障類型結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，提出一個(gè)基于對象和關(guān)系數(shù)據(jù)庫的知識庫建立方法，并基于人工智能模糊推理的綜合判斷推理機(jī)理模型。夏淑英[72]將模糊數(shù)學(xué)理論與故障樹分析方法相結(jié)合，形成基于模糊故障樹分析法的汽車故障診斷方法，建造正確合理的故障樹和知識圖譜是診斷的核心與關(guān)鍵。Zhu等[73]利用北京市電動汽車運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)，根據(jù)三元鋰電池充電試驗(yàn)提出基于3個(gè)閾值規(guī)則的過充故障判斷。趙洋[74]利用知識和經(jīng)驗(yàn)方法，形成基于遠(yuǎn)程監(jiān)控的電池系統(tǒng)故障樹，構(gòu)建了面向鋰離子電池單體電壓離群現(xiàn)象的故障診斷方法。

基于統(tǒng)計(jì)的故障診斷方法通過對云端電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和建模[75]，尋找電池狀態(tài)和故障特征之間的映射關(guān)系與統(tǒng)計(jì)規(guī)律。劉鵬等[76]針對故障與正常統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，提出一種基于快速傅里葉變換(fast Fourier transform, FFT)和異常系數(shù)評估(anomaly coefficient evaluation, ACE)的鋰離子電池故障統(tǒng)計(jì)與診斷方法。Wang等[77]使用威布爾參數(shù)描述了電壓分布的統(tǒng)計(jì)特性，并使用特征電壓曲線的數(shù)值分析進(jìn)行了研究，以理解鋰離子電池放電電壓的不一致性。Ma等[78]提出一種基于統(tǒng)計(jì)分析的電動汽車鋰離子電池串聯(lián)故障檢測，根據(jù)統(tǒng)計(jì)出的級別故障，提醒用戶采取適當(dāng)?shù)拇胧ue等[79]根據(jù)電池電流和速度，闡明電動汽車電池的運(yùn)行狀態(tài)，并基于高斯與統(tǒng)計(jì)分布確定診斷系數(shù)，以突出每個(gè)狀態(tài)下的參數(shù)變化。

在機(jī)理故障診斷方面，趙帥[80]針對鋰離子電池內(nèi)短路機(jī)理與診斷方法開展研究工作。溫濤[81]結(jié)合鋰離子電池內(nèi)/外短路故障具有相近等效電路的特點(diǎn)，根據(jù)短路故障具有的參數(shù)效應(yīng)、耗盡效應(yīng)以及絕熱實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分析短路故障對鋰離子電池電熱特性的影響。武超[82]研究鋰離子電池典型故障機(jī)理及診斷方法，建立磷酸鐵鋰電池的綜合故障診斷策略，實(shí)現(xiàn)典型故障模式的在線診斷、預(yù)警和機(jī)理辨析。Hu等[83]對各種故障的機(jī)理、特征和診斷進(jìn)行了全面綜述，包括電池內(nèi)部故障、傳感器故障和執(zhí)行器故障，介紹并討論了用于更安全的電池系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)的未來發(fā)展趨勢。Zhang等[84]從鋰離子電池的老化機(jī)理和故障原因出發(fā)，從宏觀層面總結(jié)了機(jī)理故障診斷的一般方法。Love等[85]通過2個(gè)不同的放電截止閾值（單個(gè)電池截止和電池組電壓截止）來識別0℃下4S電池組內(nèi)的溫度引起的內(nèi)部機(jī)理特性故障。

6.2 熱失控預(yù)警

在熱失控預(yù)警方面，朱曉慶等[25]較為具體地闡明了熱失控觸發(fā)條件和發(fā)生機(jī)理，比較全面地總結(jié)了提高鋰離子電池系統(tǒng)安全性的方法。陳佳純[86]以真實(shí)的電動汽車工作數(shù)據(jù)為對象，從機(jī)械觸發(fā)、電觸發(fā)、熱觸發(fā)3方面對故障擴(kuò)散途徑和觸發(fā)熱失控的單體的位置進(jìn)行分析。廉玉波等[87]基于混合高斯-隱馬爾可夫模型實(shí)現(xiàn)對鋰離子電池實(shí)時(shí)熱失控檢測。Liu等[88]通過測量18650 NCM鋰離子電池的放熱速率、表面溫度、火焰溫度、正負(fù)極溫度和質(zhì)量損失，分析了不同電流速率下鋰離子電池?zé)崾Э靥匦?。Wang等[89]建立了鋰離子電池的電化學(xué)熱耦合模型，以及熱失控的熱模型，在車載條件、高速率循環(huán)充放電條件和熱濫用條件下對鋰離子電池進(jìn)行了研究和預(yù)警。Meng等[90]提出一種集成故障樹、動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸的動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法，用于鋰電池?zé)崾Э氐娘L(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

7. 結(jié)　論

鋰離子電池PHM技術(shù)從電池失效出發(fā)，研究了鋰離子電池可靠性管理方法，通過可靠性建模、可靠性增長等方式，降低電池使用過程中故障率，及早發(fā)現(xiàn)潛在故障可能性。本文圍繞PHM關(guān)鍵技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析：

1）在電池失效模式及概率預(yù)測方面，國內(nèi)外已通過試驗(yàn)、仿真等方法在顆粒層面、電極層面、單體層面的機(jī)械/熱/電失效形式與內(nèi)生機(jī)理開展了大量研究，基本闡明了鋰離子電池微觀尺度上的失效機(jī)理和宏觀上的失效模式。但現(xiàn)有研究主要集中在對單體電池、電池材料層級的機(jī)理性分析，缺乏與工程實(shí)際相結(jié)合的系統(tǒng)性機(jī)械、電氣失效分析。此外，由于現(xiàn)有鋰離子電池系統(tǒng)失效數(shù)據(jù)、案例不足，對于電池高層級、耦合性失效研究仍不充分，仍需進(jìn)一步結(jié)合實(shí)驗(yàn)或仿真進(jìn)行研究。

2）在可靠性建模、分析及增長研究方面，國內(nèi)外圍繞SOH估計(jì)、RUL預(yù)測和可靠性分析等方面開展了大量研究，能夠有效對電池的壽命和可靠性進(jìn)行評估。但現(xiàn)有研究主要依靠實(shí)驗(yàn)室標(biāo)定數(shù)據(jù)開展研究，缺乏對實(shí)際工況條件的考慮，還需進(jìn)一步擴(kuò)展應(yīng)用場景范圍。此外，對于鋰離子電池可靠性增長方法研究尚不充分，仍需探索或借鑒軟件可靠性增長理論，對已部署的鋰離子電池可靠性進(jìn)行優(yōu)化提升，以實(shí)現(xiàn)延壽、預(yù)警等效果。

3）在電池故障建模與預(yù)警算法方面，國內(nèi)外已針對單體級的全生命周期數(shù)字孿生模型開展了研究，實(shí)現(xiàn)部分副反應(yīng)的模擬、預(yù)測和跟蹤。然而，現(xiàn)有數(shù)字孿生模型仍停留在簡單電化學(xué)模型或等效電路模型階段，用于電池深度狀態(tài)估計(jì)、參數(shù)辨識、局部特征跟蹤等功能，對于數(shù)字孿生模型應(yīng)實(shí)現(xiàn)的失效預(yù)測、微觀參數(shù)解析等研究仍不充分。此外，國內(nèi)外圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷、預(yù)警算法也開展了大量研究，然而，現(xiàn)有起火事故數(shù)據(jù)內(nèi)容不全面、起火事故案例少，導(dǎo)致熱失控事故數(shù)據(jù)可用信息匱乏、可用數(shù)據(jù)有限，增大了在役電池故障診斷及熱失控預(yù)警算法研發(fā)難度。

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