基于跨域知识蒸馏的迁移学习驱动智能故障诊断框架及其在锂离子电池系统中的应用

针对高能车辆锂离子电池系统中故障数据稀缺、模型复杂度与精度难以平衡等挑战，研究人员提出了一种融合双脉冲神经网络(SNNs)的迁移学习框架，通过主从网络架构实现跨域知识蒸馏，显著提升了非线性系统的智能故障诊断(IFD)效率。实验证明该方法在电池健康管理中具有优异性能，为工业AI部署提供了新范式。

　　

随着电动汽车产业的爆发式增长，锂离子电池的安全管理已成为制约行业发展的关键瓶颈。电池故障可分为外源性（如剧烈环境变化导致的物理损伤）和内源性（电池化学结构缓慢劣化）两类，后者虽发展隐匿却会引发长期系统性风险。传统故障诊断(FD)方法面临三大困境：海量时变数据导致模型效率低下、跨域特征分布失衡造成知识蒸馏损耗，以及健康数据与故障样本的极端不平衡。这些问题使得现有技术难以满足高能电池系统对轻量化、高精度诊断的需求。

针对上述挑战，由彭浩武（Penghao Wu）等学者组成的团队在《Neural Networks》发表研究，创新性地将脉冲神经网络(SNNs)的时序处理优势与迁移学习框架结合。该团队获得国家自然科学基金等资助，通过设计主从网络架构——主网络（人工神经网络ANN）负责特征提取，从网络（双SNNs）专攻信号分析——实现了跨神经网络类型的知识迁移。关键技术包括：基于电池管理系统(BMS)采集真实工况数据、构建主从知识蒸馏的损失函数、利用UDDS测试规程进行故障注入实验验证。

研究结果部分显示：

1. 框架设计：通过特征知识蒸馏在ANN与SNNs间建立桥梁，双SNNs结构采用特定损失函数支持残差生成器重建，解决了传统方法特征丢失问题。
2. 实验验证：在高能车辆锂电池上实施充放电测试，成功检测到内源性故障，验证了算法在复杂工况下的鲁棒性。
3. 性能对比：相较于传统模型，该框架将诊断效率提升约40%，冗余学习成本降低35%。

结论指出，这种主从分工架构突破了单一网络类型的局限性：ANN擅长离线系统重构，而SNNs凭借生物启发的时序编码能力（spike-timing-dependent plasticity机制）优化了在线诊断。该研究不仅为电池健康管理提供了新工具，更开创了异构神经网络协同应用于工业AI的新路径。未来可进一步探索该框架在航空发动机等复杂系统故障预警中的潜力。