基于部分充电数据的锂离子电池健康状态估计的生物启发式不确定性网络

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Bioinspired uncertainty network for state of health estimation of lithium-ion batteries based on partial charging data

锂离子电池健康状态评估方法研究：基于功能主成分分析的增量容量曲线恢复与生物启发的 uncertainty 网络设计，有效解决非完整充放电数据导致的特征缺失问题，通过蒙特卡洛 dropout 实现不确定性量化，显著提升评估精度和可靠性。

　　随着全球气候变化和化石燃料枯竭问题的日益严峻，可再生能源技术的发展已成为国际社会关注的焦点。锂离子电池（LIBs）作为这一领域的重要组成部分，因其高能量密度、长生命周期和低自放电率等优势，在电动汽车、智能电网和便携式电子设备等领域得到了广泛应用。然而，LIBs在实际运行过程中，其性能会随着充放电循环的增加而逐渐下降，这种下降不仅表现为容量衰减，还可能伴随着内部电阻的增加，进而影响系统的安全性和可靠性。因此，准确评估LIBs的健康状态（State of Health, SOH）对于保障其高效运行和实现及时维护至关重要。

SOH通常被定义为当前电池可使用的最大容量与初始容量的比值，是衡量电池健康状况的关键指标。近年来，研究人员提出了多种LIBs的SOH评估方法，主要分为基于模型的方法和基于数据驱动的方法。基于模型的方法通过构建电池的化学和物理模型来评估其退化程度，包括电化学模型、等效电路模型和经验模型等。这些模型具有良好的可解释性，能够提供关于电池内部电化学反应机制的深入见解。然而，由于LIBs退化机制的复杂性和运行环境的多样性，构建一个准确且全面的模型仍然是一个挑战。

相比之下，基于数据驱动的方法并不依赖于对电池化学机制的先验知识，而是通过分析历史数据来提取与SOH相关的特征，并利用机器学习或统计方法建立这些特征与SOH之间的非线性映射关系。常见的特征包括电压序列的样本熵、恒流（CC）阶段电压曲线的最大斜率、电压的概率密度函数（PDF）、热特征等。这些方法虽然在一定程度上提高了SOH评估的准确性，但它们通常缺乏清晰的物理意义，难以有效捕捉电池内部状态的变化。此外，许多方法依赖于完整的充放电循环数据，这在实际应用中往往难以满足，尤其是在电动汽车和便携式电子设备等场景下，用户的使用习惯导致充放电模式具有高度的随机性。

针对上述问题，一些研究者尝试基于部分充放电数据进行SOH评估。例如，Richardson等人使用特定电压范围内的部分充放电数据作为输入，并采用高斯过程回归（GPR）进行SOH评估。Li等人则引入了一种动态电压正则化方法，从IC曲线中提取新特征，并利用Box-Cox变换增强特征与SOH之间的线性关系。Xiong等人则通过选择多个特征并结合四种不同的特征选择算法进行处理，再利用GPR、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等方法评估SOH。尽管这些方法在一定程度上解决了部分充放电数据带来的挑战，但它们通常需要预先定义固定的电压范围，这在面对不同运行条件时显得不够灵活，而且直接使用部分数据可能导致关键退化信息的遗漏。

为了进一步提升SOH评估的准确性和可靠性，本文提出了一种基于IC曲线恢复和生物启发不确定性网络的新方法。该方法的核心在于通过非参数建模技术恢复部分充放电过程中的完整IC曲线，从而恢复关键的退化信息。传统的SOH评估方法往往依赖于完整的充放电数据，而本文方法则通过功能性主成分分析（FPCA）技术，在不依赖特定电压范围的情况下恢复IC曲线，显著提升了方法的适应性和鲁棒性。FPCA是一种强大的统计工具，能够从复杂的函数数据中提取主要特征，使得IC曲线的恢复更加高效和准确。

在IC曲线恢复之后，本文引入了一种基于脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）的生物启发不确定性网络，用于进行在线SOH评估。SNN作为一种模仿生物神经系统特性的计算模型，具有显著的低能耗优势，同时能够更有效地处理动态数据和信息传输过程。本文提出的不确定性网络不仅降低了计算资源的消耗，还通过引入可学习的膜机制，增强了模型的生物合理性。此外，该网络采用蒙特卡洛丢弃（Monte Carlo Dropout）方法来量化SOH评估结果的分布，从而提供更具可靠性的评估结果。这种不确定性量化方法有助于提高电池健康管理的决策质量，使其在面对各种不确定性因素时更加稳健。

本文方法的另一个重要贡献在于其非参数建模技术的应用。传统的参数建模方法需要对模型的参数进行精确调整，而本文通过FPCA技术构建了一个非参数模型，避免了这一繁琐的过程。该模型能够自动适应不同的充放电模式，无需对电压范围进行预设，从而显著提升了方法的灵活性和适应性。在实际应用中，这种灵活性尤为重要，因为电池的运行环境和使用条件往往具有高度的不确定性。

为了验证本文方法的有效性，我们使用了XJTU LIB数据集进行实验。该数据集包含55个18650型锂离子电池，由LISHEN制造，额定容量为2.0Ah，额定电压为3.6V。电池在六种不同的充放电协议下进行了测试，使用ACTS-5V10A-GGS-D测试系统记录数据。实验结果表明，本文方法在恢复IC曲线和评估SOH方面均表现出色，相较于其他方法具有更高的准确性和可靠性。此外，该方法在处理部分充放电数据时，能够有效恢复关键的退化信息，从而提高了SOH评估的完整性。

本文方法的实施分为四个主要步骤：不完整IC曲线的获取、完整IC曲线的恢复、延迟编码和SOH评估。在第一阶段，我们通过差分计算和高斯滤波将部分充放电过程中的电压和电流数据转换为IC曲线。第二阶段则利用FPCA技术对历史数据进行建模，从而恢复完整的IC曲线。第三阶段引入了延迟编码机制，以更好地捕捉IC曲线中的动态特征。最后，将恢复的IC曲线输入到基于SNN的生物启发不确定性网络中，通过该网络对SOH进行评估。

在实际应用中，电池管理系统（BMS）通常需要在不中断系统运行的情况下进行SOH评估，这对计算效率和能耗提出了更高的要求。本文方法通过采用SNN和不确定性量化技术，显著降低了计算资源的消耗，提高了评估的实时性和准确性。此外，该方法在处理不确定性因素时，能够提供更全面的评估结果，从而为电池的健康管理和维护决策提供了更可靠的依据。

本文提出的生物启发不确定性网络不仅在结构上借鉴了生物神经系统的特性，还在功能上实现了对不确定性因素的有效处理。通过引入残差块和可学习的膜机制，该网络能够更深入地提取IC曲线中的特征，并在评估过程中提供更具置信度的结果。这种设计不仅提升了模型的生物合理性，还增强了其在实际应用中的鲁棒性。此外，该网络的低能耗特性使其在需要连续运行或处于能量受限环境中的应用中更具优势。

在评估结果的不确定性量化方面，本文采用了蒙特卡洛丢弃方法。这种方法通过在训练过程中引入随机性，使得模型在预测时能够提供概率分布，从而更好地反映评估结果的不确定性。这种方法不仅提高了SOH评估的可靠性，还为电池健康管理和维护决策提供了更加科学的依据。例如，在电动汽车中，电池的健康状态直接影响到车辆的续航能力和安全性，因此，提供具有置信度的评估结果对于优化车辆运行和延长电池寿命具有重要意义。

综上所述，本文提出了一种基于IC曲线恢复和生物启发不确定性网络的新型SOH评估方法，旨在解决部分充放电数据带来的挑战。该方法通过非参数建模技术恢复完整的IC曲线，从而获取更全面的退化信息，并利用SNN和不确定性量化技术提高评估的准确性和可靠性。实验结果表明，本文方法在处理部分充放电数据时表现出色，为电池健康管理和维护决策提供了更加科学和有效的支持。未来，我们计划进一步优化该方法，以适应更多类型的电池和更复杂的应用场景，从而推动LIBs在可再生能源技术中的更广泛应用。