鋰離子電池（LiBs）是電動(dòng)汽車（EV）常用的電源之一。隨著電池的老化，其容量和功率會(huì)出現(xiàn)一定的下降。健康狀況（SOH）作為評(píng)估電池老化狀態(tài)的重要指標(biāo)，對(duì)EV的安全和駕駛體驗(yàn)至關(guān)重要。最常用的SOH指標(biāo)是電池容量和內(nèi)電阻，分別反映了電池的容量和功率。鋰損失、活性物質(zhì)分解、結(jié)構(gòu)變化是容量下降的重要原因。SEI膜的上升是電阻的新增的重要原因。電阻新增會(huì)提高電池故障發(fā)生率。在老化期間充電曲線、OCV（開路電壓）曲線等顯著變化的電池特性也可以預(yù)測(cè)電池故障。為了揭示電池老化的規(guī)律，目前的大部分工作集中在基于模型的不同類型的估算方法上。

SOH估算方法作為BMS（電池管理系統(tǒng)）中不可或缺的技術(shù)，已經(jīng)使用各種工具和方法進(jìn)行了廣泛研究。許多因素影響電池的老化，且實(shí)驗(yàn)室條件和實(shí)際路況存在很大的不同，所以SOH估算是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，迫切要改進(jìn)的的工業(yè)應(yīng)用方法。作者通過對(duì)大量的學(xué)術(shù)成果進(jìn)行總結(jié)和分析，并結(jié)合實(shí)踐相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，展示了目前已有的方法，并提出改進(jìn)目前方法和未來SOH發(fā)展的方向。

【全面解析】

一、SOH估算方法有哪幾種分類？

SOH估算方法在不同的文獻(xiàn)有不同的分類，且都有自己的特點(diǎn)。本文將電池SOH估算方法分為兩類：實(shí)驗(yàn)方法和基于模型的估算方法。每個(gè)重要類別下面有兩個(gè)分支，每個(gè)分支包含幾種常用方法，如圖1所示。

二、SOH估算方法中的實(shí)驗(yàn)方法是什么？有什么特點(diǎn)？

實(shí)驗(yàn)方法要在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)以分析電池老化行為。但是實(shí)際駕駛條件與實(shí)驗(yàn)室環(huán)境之間存在巨大差異，一些實(shí)驗(yàn)方法難以在實(shí)際使用的EV上實(shí)現(xiàn)。但這些實(shí)驗(yàn)方法可以用來研究電池衰退機(jī)制，為基于模型方法供應(yīng)理論依據(jù)。實(shí)驗(yàn)方法包括直接測(cè)量法和間接分析法。

直接測(cè)量方法是使用容量、阻抗測(cè)量和其他測(cè)試來直接評(píng)估電池健康狀態(tài)。直接測(cè)量法重要有容量或能量法、AH計(jì)數(shù)法、歐姆電阻法、阻抗法、循環(huán)次數(shù)計(jì)數(shù)法、破壞性法等方法。測(cè)量電池的當(dāng)前容量，則可以直接確定SOH，是最簡(jiǎn)單、精確的方法。但是很難再正在工作的EV上實(shí)現(xiàn)。AH計(jì)數(shù)法可以用來驗(yàn)證其他方法的容量估算結(jié)果的準(zhǔn)確性。歐姆電阻或阻抗法可以測(cè)量電池的總電阻。歐姆定律和電化學(xué)阻抗譜（EIS）可以測(cè)量電阻。循環(huán)次數(shù)統(tǒng)計(jì)法針對(duì)的重要是小型電子產(chǎn)品。該方法重要通過記錄完全放電次數(shù)來確定SOH。破壞性法重要通過拉曼光譜、X射線衍射、掃描電子顯微鏡等技術(shù)，從微觀角度研究電池的SOH和衰退機(jī)制。

間接分析方法通過分析電池的整個(gè)劣化數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理以獲得SOH信息。在獲得與電池容量或內(nèi)阻降低相關(guān)的健康指標(biāo)和容量或電阻的關(guān)系后，就可以獲得電池的SOH信息。充電曲線法根據(jù)充電曲線隨著電池劣化過程而改變，來表征電池SOH，該方法就可以精確計(jì)算SOH。增量容量分析（ICA）法和差分電壓（dV/dQ）分析（DVA）法是通過處理電壓數(shù)據(jù)來電池老化信息的方法。超聲波檢查法是一種通過超聲波檢測(cè)材料內(nèi)部各種微小缺陷的便捷方法。超聲波技術(shù)可以用來檢測(cè)電池老化過程中的內(nèi)部變化。另外還有如電壓變化、堆棧應(yīng)力、內(nèi)部壓力等其他間接方法。

三、SOH估算方法中的基于模型的估算方法是什么？有什么特點(diǎn)？

雖然可以從實(shí)驗(yàn)方法獲得豐富的衰減信息和準(zhǔn)確的SOH估算結(jié)果，但是關(guān)于BMS來說，更要在線、實(shí)時(shí)和可靠地獲取電池健康狀態(tài)。容量、電阻和其他參數(shù)可以基于具有自適應(yīng)濾波或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的模型來估算，然后用于量化LIBs衰減。這兩個(gè)類別之間的差別在于計(jì)算過程。自適應(yīng)濾波算法通常使用電化學(xué)模型（EM）和ECM，其中閉環(huán)控制和反饋是必要步驟。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法則是通過黑盒模型和高級(jí)分類、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能優(yōu)化算法來實(shí)現(xiàn)。基于模型的估算方法是間接方法的擴(kuò)展，在實(shí)時(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過濾波或智能算法估算或識(shí)別特點(diǎn)參數(shù)。

自適應(yīng)濾波法在電池SOH估算中很流行，也是BMS中使用的一種比較先進(jìn)的方法，重要有基于等效電路模型法、EM、組合方法。基于等效電路模型的方法是基于電氣模型（ECM）通過查找表方法獲得電池SOH。卡爾曼濾波法（KF）在電池參數(shù)和狀態(tài)估算方面?zhèn)涫荜P(guān)注。基于KF算法許多衍生的改進(jìn)的算法，用來處理強(qiáng)非線性和高計(jì)算模型。最小二乘（LS）法及其改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、計(jì)算量少，非常適用于參數(shù)識(shí)別。EM最初由Doyle、Fuller、和Newman設(shè)計(jì)，包括一系列非線性和耦合偏微分方程。這種模型源于電池的工作原理，能夠描述電池的內(nèi)部電化學(xué)動(dòng)力學(xué)。在組合法中實(shí)驗(yàn)方法與基于模型的方法組合，實(shí)驗(yàn)方法發(fā)現(xiàn)的老化機(jī)制為基于模型的方法供應(yīng)了新的思路，通過實(shí)驗(yàn)方法處理從基于模型的方法識(shí)別的參數(shù)以獲得電池健康狀態(tài)。

由于復(fù)雜的內(nèi)部原理和不確定的工作條件，很難建立能夠準(zhǔn)確顯示電池動(dòng)態(tài)特性的電池模型。但是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法不要了解電池工作原理和明確的電池模型，并且它們僅依賴于收集的老化數(shù)據(jù)，就可以預(yù)測(cè)電池的SOH。相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和擬合法使用衰減數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)LIBs的行為，而無需詳細(xì)了解電化學(xué)電池設(shè)計(jì)和材料特性。優(yōu)化算法使用智能優(yōu)化算法來識(shí)別模型參數(shù)，然后使用一個(gè)或多個(gè)已識(shí)別的參數(shù)來推斷SOH。遺傳算法（GA）是最常用的優(yōu)化方法之一，可以有效地估計(jì)非線性系統(tǒng)中的參數(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)法是通過使用示例數(shù)據(jù)或過去的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)來編程計(jì)算機(jī)以解決給定問題。隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)方法也逐漸作為SOH估算的方法。近似熵（ApEn）和樣本熵（SampEn）是量化時(shí)間序列復(fù)雜性和研究時(shí)間序列特點(diǎn)的重要工具。SampEn不僅具有ApEn的所有優(yōu)點(diǎn)，而且還消除了自我匹配并加速了計(jì)算。因此，當(dāng)SampEn應(yīng)用于在電池老化期間具有變化的電池?cái)?shù)據(jù)時(shí)，它可以作為SOH估計(jì)的指標(biāo)。

四、實(shí)驗(yàn)方法和基于模型的估算方法有什么不同？

采用實(shí)驗(yàn)方法可得到電池衰減數(shù)據(jù)，并用以分析電池退化過程中重要參數(shù)的變化規(guī)律。它包含直接和間接分析。直接測(cè)量方法是最簡(jiǎn)單和最直接的方法，適合在此基礎(chǔ)上離線維護(hù)和診斷。雖然它們難以直接用于真正的BMS，但它們是實(shí)驗(yàn)室研究各種電池老化不可或缺的方法。間接分析方法要分析和處理測(cè)量的外部參數(shù)。分析結(jié)果受電池類型的影響很大，不適用于所有電池。關(guān)于電動(dòng)汽車的實(shí)際應(yīng)用，不應(yīng)忽視該方法的一般性，因此要用不同的電池驗(yàn)證這些方法。

自適應(yīng)濾波方法通過識(shí)別對(duì)電池健康狀態(tài)敏感的參數(shù)來評(píng)估SOH。它們可以通過先進(jìn)的濾波和狀態(tài)估算方法降低性能對(duì)電池?cái)?shù)據(jù)的依賴性，并且可以輕松應(yīng)用于具有不同化學(xué)成分的電池。這些方法準(zhǔn)確但對(duì)微控制器提出了更高的要求。可以采取一些措施來提高計(jì)算效率并釋放計(jì)算負(fù)擔(dān)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法要較少的預(yù)測(cè)試工作。這些方法的缺點(diǎn)是對(duì)算法的效率和可移植性的高要求以及對(duì)傳輸數(shù)據(jù)的高度依賴性。這些方法對(duì)未來的健康管理系統(tǒng)具有很大的潛力。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、云存儲(chǔ)和其他新興技術(shù)將解決數(shù)據(jù)采集的難度，并提高實(shí)時(shí)應(yīng)用中板載算法的準(zhǔn)確性。

上述大多數(shù)方法都集中在單電池的SOH估計(jì)上，而電動(dòng)汽車中的電池通常串聯(lián)和并聯(lián)連接以構(gòu)成電池組。由于EV的操作條件不確定，難以確保單個(gè)電池的均勻性。因此，具有強(qiáng)時(shí)變和非均勻特性的電池組的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)仍然要系統(tǒng)的理論和方法。

表1四種原理方法的比較。

五、未來電池健康管理系統(tǒng)發(fā)展方向是什么？

由于其通用性和在線適用性，在實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)規(guī)模上基于模型的方法的在未來應(yīng)用中前景光明。隨著對(duì)準(zhǔn)確跟蹤電池行為的更高要求，傳統(tǒng)的單一模型無法滿足未來BMS的需求，將不同模型組合在一起將實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)并獲得更好的結(jié)果。多模型將新增模型適應(yīng)不確定環(huán)境和不同老化水平，因此在復(fù)雜的操作條件下可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確可靠的SOC/SOH/SOP/SOF和RUL（剩余使用壽命）估算。我們相信多模型將成為確保電動(dòng)汽車安全的發(fā)展趨勢(shì)。

圖6未來新型模型系統(tǒng)。

未來電池SOH估算的發(fā)展可能重要集中在以下三個(gè)方面：一是引入新型傳感器，以新增電池外部和內(nèi)部特點(diǎn)的捕獲。其次是更新和開發(fā)適合于老化過程的參數(shù)表征的電池模型。最后，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，模型和數(shù)據(jù)的融合，以及離線和在線方法的互補(bǔ)協(xié)調(diào)，也將豐富和提高SOH估計(jì)的性能。