综述：电池的高级故障诊断：对故障机制、传感器融合和人工智能的深入理解

《Advances in Applied Energy》：Advanced fault diagnosis in batteries: Insights into fault mechanisms, sensor fusion, and artificial intelligence

随着可持续能源需求的增加，锂离子电池的安全问题成为瓶颈。本文系统综述了AI与先进传感技术融合在电池故障诊断中的应用，分析常见故障（如内部短路、过充过放等）的机制，对比了监督学习、无监督学习及半监督学习等方法的优势与局限，并探讨了电化学阻抗谱、光纤传感器、超声波检测等先进传感技术的集成应用。指出当前挑战包括多故障耦合、数据稀缺、传感器集成困难等，提出未来方向如数字孪生、多模态融合、可解释AI及传感器自校准技术。

　　随着全球对可持续和清洁能源需求的不断增长，锂离子电池（LIBs）作为一种高效且关键的储能技术，正在各个领域中发挥越来越重要的作用。然而，电池的安全性问题成为制约其广泛应用的关键瓶颈，这促使了对电池故障诊断技术的深入研究。电池故障可能来源于制造过程中的材料缺陷、结构设计问题，以及在运行过程中由于电气或机械滥用导致的异常情况。这些故障不仅会影响电池的性能，还可能引发严重的安全问题，如内部短路（ISC）、外部短路（ESC）、过充、过放、锂沉积、电解液泄漏、连接故障、传感器故障和热失控等。因此，如何实现电池故障的准确识别和预测，成为当前研究的重点。

电池故障的识别和诊断技术在近年来取得了显著进展，其中人工智能（AI）技术的引入为这一领域带来了新的可能性。AI技术在电池故障诊断中的应用主要分为监督学习、非监督学习和半监督学习三种类型。监督学习依赖于带有标签的训练数据，能够有效识别电池的不同故障类型，但在实际应用中面临数据稀缺和标签获取困难的挑战。非监督学习则通过分析未标记的数据来识别异常模式，适用于数据不充分的场景，但其对数据的处理和分析过程相对复杂。半监督学习结合了监督和非监督方法的优点，通过少量标签数据和大量未标签数据来提高模型的泛化能力，同时减少数据标注的成本。

AI技术的快速发展为电池故障诊断提供了更高的准确性和更强的非线性建模能力。然而，传统的电池故障诊断方法往往依赖于电压、电流和表面温度等基本参数，这些参数虽然易于获取，但在捕捉电池内部状态和早期故障特征方面存在局限性。因此，将AI技术与先进的传感技术相结合，成为提升电池故障诊断性能的重要趋势。先进的传感技术，如电化学阻抗谱（EIS）、光纤传感器、超声波检测器等，能够提供更加丰富和多维的电池状态信息，从而增强故障识别的准确性。

EIS作为一种非破坏性的诊断技术，能够通过测量电池在不同频率下的阻抗响应来识别其内部电化学状态。然而，EIS的测量过程较为复杂，且在实际应用中可能受到环境因素的影响。为了克服这一限制，研究者们开始探索AI技术在EIS数据处理中的应用，通过深度学习模型来提高检测效率和准确性。光纤传感器因其高灵敏度、抗电磁干扰和小型化等优势，在电池状态监测和故障识别方面展现出巨大的潜力。然而，光纤传感器的部署成本较高，且在电池内部的安装过程可能影响其性能和电池的整体结构。

超声波检测器作为一种非破坏性的检测工具，能够实时监测电池的内部状态，包括温度、机械应力和气体浓度等。尽管其在电池制造过程中的应用已有诸多研究，但如何提高超声波数据的分析效率和准确性仍是亟待解决的问题。此外，其他先进的传感技术，如光学监测、电极电位传感器、气体传感器、红外热成像等，也在电池故障诊断中展现出一定的优势，但它们在实际应用中的局限性也十分明显，例如成本高、数据处理复杂、对环境条件敏感等。

在AI与先进传感技术的结合中，仍然面临诸多挑战。首先，电池故障信号的复杂性和重叠性使得传统方法难以有效识别和区分不同的故障类型。其次，高质量的故障数据稀缺，限制了AI模型的训练和泛化能力。此外，先进传感技术在实际应用中的工程集成问题仍然存在，如传感器的微型化、成本控制、实时性以及在极端条件下的可靠性。最后，AI模型的可解释性不足，限制了其在安全敏感领域的应用。

为了应对这些挑战，未来的研究方向应聚焦于以下几个方面。首先，开发更加高效的AI算法，如可解释性AI和物理信息神经网络（PINN），以提高故障诊断的准确性和可解释性。其次，探索新的电池制造技术，以实现传感器的无缝集成，同时保持电池的能量密度和安全性。第三，构建电池数字孪生系统，通过多维传感器数据和AI技术的结合，实现电池的实时监测和预测性维护。最后，研究基于多维信息融合的故障诊断算法，以提高电池在复杂工况下的诊断性能和可靠性。

综上所述，AI与先进传感技术的结合为电池故障诊断提供了新的解决方案，有助于提高诊断的准确性和实时性。然而，这一领域的研究仍处于初级阶段，需要进一步的技术创新和系统集成。通过不断优化AI算法和传感技术，未来有望实现更加智能、可靠和高效的电池故障诊断系统，从而确保电池的安全运行和长期稳定性。