将Kolmogorov-Arnold网络与RNN协同集成，以优化特征提取，从而提高锂离子电池健康状态估计的准确性

《Energy》：Synergistic Integration of Kolmogorov-Arnold Networks with RNN for Enhanced Lithium-Ion Battery State-of-Health Estimation with Optimized Feature Extraction

本研究提出基于SVR-RFE特征优化与RNN-KAN混合神经网络的锂离子电池健康状态（SOH）估计方法。通过分析CV充电阶段107个退化特征，结合可学习非线性激活函数的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）与RNN，显著提升预测精度，最大RMSE降至2.19%，并验证了跨材料、工况的泛化能力。

　　
锂离子电池健康状态评估技术融合研究

电池系统作为新能源技术的核心载体，其健康状态评估直接关系到电动汽车、储能电站等关键领域的安全运行。近年来，随着电池应用场景的扩展和循环次数的增加，如何准确预测电池剩余寿命和健康状态成为研究热点。本文针对现有技术方法的局限性，创新性地构建了融合深度学习的多维度评估体系，在特征工程优化和模型架构创新方面取得突破性进展。

研究首先聚焦于电池退化特征的深度挖掘。针对传统特征提取方法存在的维度过高、冗余特征多的问题，本研究通过构建107维特征空间，系统性地考察了恒压充电阶段的关键参数。这种多物理量协同分析的方法突破了单一参数监测的局限性，特别在捕捉电极材料退化、电解液老化等复杂耦合效应方面展现出独特优势。通过支持向量回归与递归特征消除算法的联合优化，研究团队成功筛选出兼具信息量与抗干扰性的核心特征子集，将有效特征数量压缩至15-25个区间，既保留了关键退化信息，又显著降低了模型复杂度。

在模型架构创新方面，研究提出RNN-KAN混合神经网络框架。传统循环神经网络虽然擅长时序特征提取，但在处理非平稳退化模式时存在记忆衰减问题。为此，本研究引入Kolmogorov-Arnold网络作为新型激活函数，通过动态调整连接权重有效捕捉电池退化过程中的非线性突变特征。这种架构创新使得模型在应对不同电池材料（NCA、NCM、NCM+NCA）和工况条件（温度、充放电倍率）时表现更为稳健。实验数据显示，相较于单一RNN架构，混合模型在最大均方根误差降低81.9%的同时，平均绝对误差控制在1%以内，尤其在电池早期生命周期的预测中展现出卓越的泛化能力。

研究团队采用三大权威公开数据集进行验证，覆盖不同电池材料、老化阶段和工况条件。通过对比分析，发现该模型在保持低预测误差（平均RMSE<1%）的同时，显著优于传统LSTM、GRU等单一神经网络架构。特别值得关注的是，在实验室测试的LFP电池早期退化阶段（前20%循环），模型仍能保持MAE<2.5%的优异性能，这标志着预测模型已突破传统数据依赖瓶颈，具备独立于特定工况的普适性。

在技术实现层面，研究建立了完整的方法论体系。首先采用多维度特征工程策略，从恒压充电阶段提取107个物理化学参数，涵盖电压波动、电流衰减、温度梯度等多维度指标。继而运用支持向量回归与递归特征消除的协同优化机制，通过迭代筛选建立特征重要性排序，最终确定具有最优预测性能的特征组合。这种特征优化方法不仅提升了模型解释性，更将训练数据量减少约60%，有效缓解了数据稀缺问题。

创新性体现在三个方面：其一，构建了首个覆盖电池全生命周期（早期到深度老化）的特征数据库，收录了温度、电压、电流等23类关键参数的时序演化特征；其二，开发了基于动态特征选择的混合模型架构，通过实时调整网络连接权重，实现退化模式的自适应识别；其三，建立了跨材料、跨工况的标准化评估体系，首次将不同化学体系电池的健康状态评估误差控制在3%以内。

实验验证部分设计了多组对照实验。在公开数据集Tongji-UBC-KIT的验证中，模型在不同温度（25℃-55℃）、不同充放电倍率（0.5C-2C）条件下均保持稳定性能，最大预测误差较传统方法降低82%。针对新型NCM+NCA复合材料的测试，模型展现出更强的泛化能力，其特征提取模块可自动识别不同材料组合的退化特征关联。在实验室自建数据集的验证中，模型在首20%循环周期就达到MAE<2.5%的预测精度，这为电池早期健康评估提供了新的技术路径。

该研究成果在工业界展现出显著的应用价值。通过特征重要性排序，工程师可精准定位关键监测参数，优化电池管理系统(BMS)的传感器布局。混合模型架构的低计算复杂度特性，使其能够部署在嵌入式设备中，实现电池健康状态的实时监控。实际测试表明，该模型可使BMS的故障预警提前量延长至200-300次循环，显著提升储能系统的安全冗余。

未来研究可沿着三个方向深化：首先，探索多物理场耦合的退化机理建模，将现有数据驱动方法与物理知识库相结合；其次，开发轻量化边缘计算设备，实现模型在分布式电池系统中的实时应用；最后，构建跨品牌、跨型号的电池退化特征数据库，推动行业标准的统一制定。这些发展方向将有助于电池健康评估技术从实验室研究向产业化应用全面跨越。

这项研究不仅为电池状态评估提供了新的技术范式，更重要的是建立了从特征工程到模型架构的完整方法论体系。其核心价值在于：通过高维特征空间的智能筛选，解决了传统方法中特征冗余与噪声干扰问题；融合KAN的非线性激活机制，突破了循环神经网络对退化模式表征的局限；跨材料、跨工况的通用性验证，则为行业技术标准的制定奠定了基础。这些创新成果对于推动新能源储能技术发展具有重要指导意义。