蔡艷平，陳 萬(wàn)，蘇延召，姜 柯，黃 華

(火箭軍工程大學(xué)，陜西西安 710025)

與其他電池相比，鋰離子電池具有比能量高、自放電率較低、壽命長(zhǎng)、環(huán)境友好等優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于電子產(chǎn)品、新能源汽車、儲(chǔ)能、航空航天、軍事通信等領(lǐng)域。鋰離子電池的性能會(huì)隨著循環(huán)充放電而不斷退化，如果不能及時(shí)更換，可能導(dǎo)致用電設(shè)備性能下降甚至發(fā)生故障停機(jī)。因此如何提高鋰離子電池的可靠性已經(jīng)成為工程應(yīng)用中亟待解決的問(wèn)題。

實(shí)踐證明，預(yù)測(cè)與健康管理(Prognostics and Health Management，PHM)技術(shù)能夠較好地解決上述問(wèn)題[1]，其中剩余壽命(Remaining Useful Life，RUL)預(yù)測(cè)是PHM 的核心問(wèn)題。隨著RUL 預(yù)測(cè)方法的不斷發(fā)展，有必要對(duì)近年來(lái)的工作進(jìn)行總結(jié)，為相關(guān)研究人員提供新的研究思路。

1 鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)方法

鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)方法通常分為三類：基于模型的方法、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法和基于融合的方法，如圖1 所示。

圖1 鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)方法

1.1 基于模型的方法

基于模型的方法通過(guò)分析鋰離子電池的內(nèi)部機(jī)理來(lái)建立鋰離子電池SOH 退化模型，具體的可以分為三類：電化學(xué)模型、等效電路模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

(1)電化學(xué)模型

電化學(xué)模型通過(guò)分析鋰離子電池的電化學(xué)性質(zhì)來(lái)建立退化模型，從而實(shí)現(xiàn)RUL 預(yù)測(cè)。Virkar[2]研究了化學(xué)勢(shì)和固體電解質(zhì)(Solid Electrolyte Interphase，SEI)膜對(duì)鋰離子電池容量衰減的影響并提出了一種基于線性非平衡熱力學(xué)的有源電化學(xué)器件降解理論，通過(guò)該理論建立了鋰離子電池的退化模型并獲得了電池的RUL。Prasad 等[3]提出了一種控制導(dǎo)向的單粒子模型，通過(guò)鋰離子電池的電壓電流數(shù)據(jù)估計(jì)內(nèi)阻和Li+在正極的固相擴(kuò)散時(shí)間這兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)簡(jiǎn)化模型，最終獲得了RUL。

基于電化學(xué)模型的RUL 預(yù)測(cè)能夠給出模型的實(shí)際物理化學(xué)意義，具有較高的預(yù)測(cè)精度。然而鋰離子電池的退化機(jī)理比較復(fù)雜，因此建立的模型精度越高，模型攜帶的參數(shù)就會(huì)越多，導(dǎo)致建模困難。同時(shí)由于不同的電池其物理化學(xué)性質(zhì)不盡相同，這導(dǎo)致模型的魯棒性較差，對(duì)于不同的電池需要重新建模，工作量較大。

(2)等效電路模型

等效電路模型通過(guò)分析大量狀態(tài)數(shù)據(jù)，將復(fù)雜的鋰離子電池等效為一個(gè)簡(jiǎn)化的電路模型，以此來(lái)近似鋰離子電池的動(dòng)態(tài)特征。當(dāng)前較為常見的等效電路模型主要有RC 模型、PNGV 模型、Thevenin 模型、Rint 模型等。其中RC 模型以其簡(jiǎn)單、易于理解的特點(diǎn)被廣泛使用，He 等[4]分析對(duì)比了不同階次的RC 模型對(duì)鋰離子電池的動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)效果，指出二階RC 模型具有更好的估計(jì)效果。此外在傳統(tǒng)的RC 模型中考慮電池極化效應(yīng)特性、遲滯電壓特性和動(dòng)態(tài)調(diào)整RC 模型的階次可以提高模型對(duì)于動(dòng)態(tài)特性的預(yù)測(cè)能力。

基于等效電路模型的RUL 預(yù)測(cè)方法相對(duì)于電化學(xué)模型更加簡(jiǎn)單，然而等效電路模型是一個(gè)簡(jiǎn)化的鋰離子電池模型，并不能完全反映鋰離子電池內(nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)特性，因此不能全面反映鋰離子電池的動(dòng)態(tài)特性。

(3)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

基于電化學(xué)模型和基于等效電路模型的RUL 預(yù)測(cè)方法都需要分析鋰離子電池的電化學(xué)特征，對(duì)研究人員的專業(yè)知識(shí)要求較高。而基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腞UL 預(yù)測(cè)方法不需要分析電池的內(nèi)部電化學(xué)反應(yīng)，適用范圍更加廣泛?；诮?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腞UL 預(yù)測(cè)方法通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合鋰離子電池的歷史退化數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建退化模型，采用濾波方法更新模型參數(shù)，最后實(shí)現(xiàn)電池的RUL 預(yù)測(cè)。其中經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭饕兄笖?shù)模型、多項(xiàng)式模型和容量再生模型，濾波方法主要有卡爾曼濾波(Kalman Filter，KF)、粒子濾波(Particle Filter，PF)和它們的改進(jìn)算法，如表1 所示。從表1 可以看出，基于KF 的RUL 預(yù)測(cè)研究相對(duì)較少，這是由于鋰離子電池具有較強(qiáng)的非線性非高斯特征，而KF 不適合處理該類問(wèn)題，因此PF 是該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。文獻(xiàn)[5-7]采用PF 較好地實(shí)現(xiàn)了鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)，然而PF存在粒子退化和粒子多樣性匱乏的缺陷，影響了RUL 預(yù)測(cè)的精度。對(duì)此不少學(xué)者對(duì)PF 算法進(jìn)行了改進(jìn)，其中最經(jīng)典的改進(jìn)算法是無(wú)跡粒子濾波(Unscented Particle Filter，UPF)。此外還有許多其他改進(jìn)方法，不過(guò)總體而言改進(jìn)主要從重要性函數(shù)的優(yōu)化和重采樣算法的優(yōu)化兩個(gè)方面進(jìn)行[8-9]。

表1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蜑V波方法

改進(jìn)的PF 算法都在一定程度上克服了粒子退化和粒子多樣性匱乏的問(wèn)題，但并沒有根本解決這兩個(gè)問(wèn)題，同時(shí)大多數(shù)改進(jìn)算法計(jì)算量都有所增加，這在一定程度上限制了算法的預(yù)測(cè)精度和實(shí)時(shí)性。此外基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腞UL 預(yù)測(cè)方法對(duì)模型的依賴較大，導(dǎo)致該方法的魯棒性不高。

1.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法

與基于模型方法相比，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法不需要分析鋰離子電池內(nèi)部特征，它通過(guò)分析鋰離子電池監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律構(gòu)建SOH 退化模型來(lái)實(shí)現(xiàn)鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。

(1)自回歸模型

自回歸(Autoregressive，AR)模型是一種時(shí)間序列模型，它基于過(guò)去若干時(shí)刻的觀察值的線性組合來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)某個(gè)時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)，具有“模型參數(shù)簡(jiǎn)單，計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn)”。Long等[10]采用PSO 優(yōu)化后的AR 模型實(shí)現(xiàn)了鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)。然而AR 模型是一種線性預(yù)測(cè)模型，其在長(zhǎng)期RUL 預(yù)測(cè)中精度較低。對(duì)此，Liu 等[11]提出了非線性退化自回歸(Nonlinear Degradation Autoregressive，ND-AR)模型，提高了預(yù)測(cè)精度。此外自回歸移動(dòng)平均(Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA)模型[12]具備一定的非線性預(yù)測(cè)能力，也被用于鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)。

AR 模型計(jì)算簡(jiǎn)單、復(fù)雜度低，然而基于AR 模型的RUL預(yù)測(cè)方法魯棒性較低。此外AR 模型為線性模型，難以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期RUL 預(yù)測(cè)，雖然改進(jìn)方法在一定程度上克服了該缺陷，但并不能從本質(zhì)上解決其非線性數(shù)據(jù)擬合能力弱的問(wèn)題。

(2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，ANN)一般由輸入層、隱藏層和輸出層組成，是一種典型的基于非線性方法的運(yùn)算模型。目前在RUL 預(yù)測(cè)中使用較多的ANN 有極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine，ELM)、長(zhǎng)短期記憶(Long Short-Term Memory，LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks，DNN)等。然而ANN 在預(yù)測(cè)過(guò)程中的初始權(quán)值和隱藏層閾值都是隨機(jī)生成的，容易造成局部最小值的問(wèn)題。為了解決上述問(wèn)題，遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)、PSO 算法、模擬退化(Simulate Anneal，SA)算法等優(yōu)化算法被廣泛用于ANN 的參數(shù)優(yōu)化并且取得了較好的效果。

如果用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)足夠多，ANN 的預(yù)測(cè)精度和魯棒性都會(huì)得到極大的提高，因此當(dāng)鋰離子電池的歷史退化數(shù)據(jù)較多時(shí)，基于ANN 的鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)會(huì)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。然而實(shí)際中鋰離子電池的退化數(shù)據(jù)多為小樣本數(shù)據(jù)，導(dǎo)致基于ANN 的RUL 預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)精度有限。同時(shí)ANN 的計(jì)算量通常很大，因此對(duì)硬件的要求較高，并且不適合實(shí)時(shí)RUL 預(yù)測(cè)。

(3)支持向量機(jī)

支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化作為最優(yōu)原則，能夠獲得全局最優(yōu)解。它在處理小樣本非線性問(wèn)題上表現(xiàn)良好，因此在鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)中受到廣泛關(guān)注。然而SVM 的超參數(shù)嚴(yán)重影響了SVM 的預(yù)測(cè)性能，因此PSO、差分進(jìn)化(Differential Evolution，DE)常用于SVM 的超參數(shù)優(yōu)化。最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares-Support Vector Machine，LS-SVM)不僅繼承了SVM 全局最優(yōu)和小樣本的特點(diǎn)，而且將SVM 中的凸二次規(guī)劃求解問(wèn)題轉(zhuǎn)換為線性方程組求解問(wèn)題，大大減小了算法的計(jì)算量，因此也被廣泛用于鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)。Shu 等[13]將GA 引入LSSVM 提出了GA-LS-SVM 算法，實(shí)現(xiàn)了鋰離子電池在線RUL預(yù)測(cè)。Yang 等[14]采用PSO 算法優(yōu)化LS-SVM 提出了PSO-LSSVM 算法，提高了RUL 預(yù)測(cè)精度。

然而SVM 超參數(shù)難以確定的問(wèn)題始終存在并且嚴(yán)重影響了它的預(yù)測(cè)性能，雖然優(yōu)化算法在一定程度上改善了這個(gè)問(wèn)題，但優(yōu)化算法本身存在的問(wèn)題以及改進(jìn)的優(yōu)化算法復(fù)雜度較高等問(wèn)題都影響了基于優(yōu)化的SVM 的RUL 預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)效果。此外SVM 還存在核函數(shù)必須滿足Mercer條件、稀疏性有限等問(wèn)題。

(4)相關(guān)向量機(jī)

相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine，RVM)最早由Tipping 提出，是一類與SVM 具有相同函數(shù)形式的廣義線性模型的貝葉斯處理方法。與SVM 相比，RVM 具有計(jì)算量小、核函數(shù)不需要滿足Mercer 條件、能夠給出預(yù)測(cè)結(jié)果的概率分布等優(yōu)點(diǎn)，是一種十分適合鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。如李賽等[15]采用RVM 實(shí)現(xiàn)了鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)并給出了預(yù)測(cè)結(jié)果的置信區(qū)間。然而RVM 的在線適應(yīng)能力和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)能力較弱，對(duì)此，Liu 等[16]提出了一種基于RVM 算法的增量式在線學(xué)習(xí)策略，實(shí)現(xiàn)了鋰離子電池在線RUL 預(yù)測(cè)并提高了預(yù)測(cè)的精度。此外核函數(shù)也是影響RVM 預(yù)測(cè)性能的重要因素，劉月風(fēng)等[17]指出多個(gè)核函數(shù)的線性組合可以綜合各核函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，比如高斯核函數(shù)非線性表達(dá)能力強(qiáng)，可以捕捉電池退化過(guò)程中的局部非線性變化趨勢(shì)，而線性核函數(shù)可以捕獲電池退化的全局單調(diào)遞減趨勢(shì)。

RVM 與SVM 相比計(jì)算量更小，然而它的相關(guān)向量也更加稀疏，同時(shí)鋰離子電池的實(shí)際退化數(shù)據(jù)存在較大的波動(dòng)，導(dǎo)致基于RVM 的RUL 預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定性不高。此外，RVM 算法在鋰離子電池長(zhǎng)期RUL 預(yù)測(cè)中預(yù)測(cè)效果不佳的問(wèn)題也始終存在。

(5)高斯過(guò)程回歸

高斯過(guò)程回歸(Gaussian Process Regression，GPR)是一種基于貝葉斯學(xué)習(xí)框架的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在處理高維、非線性和小樣本等復(fù)雜問(wèn)題上具有較好的效果。與ANN 和SVM 相比，具有容易實(shí)現(xiàn)、非參數(shù)推斷靈活和輸出具有概率分布等優(yōu)點(diǎn)。然而GPR 模型存在超參數(shù)調(diào)整困難的問(wèn)題，對(duì)此徐彬泰等[18]提出采用PSO 算法優(yōu)化GPR 模型的超參數(shù)。此外核函數(shù)也是影響GPR 模型預(yù)測(cè)性能的主要因素，劉健等[19]采用平方指數(shù)協(xié)方差函數(shù)和周期協(xié)方差函數(shù)的和作為GPR 模型的協(xié)方差函數(shù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，組合核函數(shù)優(yōu)化的GPR 模型預(yù)測(cè)性能由于基本GPR 模型。

然而GPR 模型的計(jì)算過(guò)程涉及到矩陣的求逆運(yùn)算，導(dǎo)致基于GPR 的RUL 預(yù)測(cè)方法的計(jì)算量相對(duì)較大。此外，GPR 模型在線更新能力較弱，這些缺陷都導(dǎo)致GPR 模型在線應(yīng)用比較困難。

1.3 基于融合的方法

基于融合的方法融合了多種預(yù)測(cè)方法，彌補(bǔ)了單一模型預(yù)測(cè)存在的不足，通過(guò)充分發(fā)揮不同模型的優(yōu)勢(shì)達(dá)到更高的預(yù)測(cè)精度，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

(1)模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的融合

基于模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合的RUL 預(yù)測(cè)方法融合了基于模型的RUL 預(yù)測(cè)方法精度高和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，具有更高的預(yù)測(cè)精度。如Song 等[20]針對(duì)RVM 長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度不高的問(wèn)題，提出了一種迭代更新的RUL 預(yù)測(cè)方法，提高了多步RUL 預(yù)測(cè)的精度。羅悅[21]針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汪敯粜圆桓叩膯?wèn)題，提出了一種基于PF 和AR 模型的RUL 預(yù)測(cè)方法，提高了RUL 預(yù)測(cè)的精度并給出了預(yù)測(cè)結(jié)果的概率分布。此外，Yang 等[22]提出了一種融合雙指數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蚏VM 的RUL 預(yù)測(cè)方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出方法的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于基本RVM 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

(2)多種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的融合

基于多種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法融合的RUL 預(yù)測(cè)方法可以提高算法的魯棒性，獲得更高的預(yù)測(cè)精度。如劉月峰等[23]提出了一種融合RVM、PF 和AR 模型的鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)方法，采用RVM 構(gòu)建的退化模型作為PF 的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，采用AR模型的長(zhǎng)期容量預(yù)測(cè)值作為PF 的測(cè)量值來(lái)優(yōu)化PF 的預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法具有較高的RUL 預(yù)測(cè)精度和魯棒性。Li 等[24]提出了一種融合LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出方法的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

基于融合的方法能夠極大提高預(yù)測(cè)的精度和泛化能力，然而隨著融合算法的增加，算法的復(fù)雜度也會(huì)急劇增加。此外，融合算法參數(shù)較多、參數(shù)識(shí)別難度較大也是亟待解決的問(wèn)題。

2 RUL 預(yù)測(cè)方法對(duì)比分析

為了更加清晰地向讀者展現(xiàn)各RUL 預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)上述的鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)方法進(jìn)行總結(jié)歸納，結(jié)果如表2 所示。

表2 RUL 預(yù)測(cè)方法對(duì)比分析表

3 實(shí)際應(yīng)用中的問(wèn)題

3.1 容量再生現(xiàn)象

容量再生現(xiàn)象表現(xiàn)為下一周期的容量明顯高于前一周期，同時(shí)在容量再生后的一段時(shí)間出現(xiàn)加速退化的現(xiàn)象，這會(huì)嚴(yán)重影響RUL 預(yù)測(cè)的精度。Saha 等[25]提出了一個(gè)考慮容量再生的經(jīng)驗(yàn)退化模型，模型沒有考慮再生過(guò)程中的加速退化階段。曲杰等[26]采用小波降噪的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，然后采用SVM 對(duì)平滑處理后的退化數(shù)據(jù)進(jìn)行RUL 預(yù)測(cè),避免了再生現(xiàn)象對(duì)RUL 預(yù)測(cè)的影響，然而數(shù)據(jù)預(yù)處理得到的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)處在差異，特別是平滑處理直接消除了再生數(shù)據(jù)，不符合實(shí)際退化過(guò)程。

實(shí)際上，容量再生現(xiàn)象由兩個(gè)階段構(gòu)成：容量再生和加速退化階段，目前的研究大都集中于容量再生階段而忽略了之后一段時(shí)間的加速退化階段。此外，容量再生現(xiàn)象主要受擱置時(shí)間影響，而擱置時(shí)間是一種明顯的人為影響因素，很難通過(guò)小樣本進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。因此，如何通過(guò)小樣本準(zhǔn)確估計(jì)容量再生現(xiàn)象仍然是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。

3.2 在線RUL 預(yù)測(cè)

容量和內(nèi)阻是表征鋰離子電池SOH 的直接健康因子(Health Index，HI)，然而對(duì)于工作中的電池，容量和內(nèi)阻幾乎無(wú)法測(cè)量，因此基于容量和內(nèi)阻的RUL 預(yù)測(cè)方法無(wú)法用于在線RUL 預(yù)測(cè)。對(duì)此文獻(xiàn)[27]指出可以從鋰離子電池的充放電電壓、電流中提取間接HI 來(lái)實(shí)現(xiàn)RUL 預(yù)測(cè)，其實(shí)現(xiàn)流程如圖2 所示。Liu 等[28]從放電電壓中提取了等壓降放電時(shí)間序列并基于該HI 實(shí)現(xiàn)了鋰離子電池RUL 間接預(yù)測(cè)。然而Shu等[13]指出電池的放電行為會(huì)隨負(fù)載的不同而變化，充電過(guò)程相對(duì)來(lái)說(shuō)更加穩(wěn)定，因此從充電過(guò)程中提取HI 更加符合實(shí)際，由此提出了一種基于等壓升充電時(shí)間序列的在線RUL 預(yù)測(cè)方法。此外，基于單一HI 的RUL 預(yù)測(cè)方法精度較低，Liu等[29]從充電過(guò)程中提取了恒流充電、恒壓充電和等壓升充電時(shí)間序列并進(jìn)行了線性組合，提出了一種增強(qiáng)型間接HI，提高了間接RUL 預(yù)測(cè)精度。

圖2 在線RUL預(yù)測(cè)框架

上述方法都在各自的數(shù)據(jù)集上較好地實(shí)現(xiàn)了鋰離子電池在線RUL 預(yù)測(cè)，然而分析可知，他們所使用數(shù)據(jù)集的電池都是在相同的充放電狀態(tài)下，然而實(shí)際工作中的電池很難保證充放電過(guò)程相同，因此如何實(shí)現(xiàn)不同工況下鋰離子電池在線RUL 預(yù)測(cè)還有待解決。此外，實(shí)驗(yàn)狀態(tài)下的鋰離子電池大多處于完全充放電狀態(tài)，而實(shí)際工作中的鋰離子電池很少會(huì)出現(xiàn)完全充放電的情況，因此如何從非完全充放電狀態(tài)下的充放電電壓電流中提取間接HI 也有待討論。

4 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)及挑戰(zhàn)

雖然目前關(guān)于鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)的研究比較多，但相關(guān)技術(shù)仍處于起步階段，還存在以下幾個(gè)方面的挑戰(zhàn)：

(1)復(fù)雜工況下鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)。目前鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)的研究大部分都是采用的NASA 和CALCE 的老化數(shù)據(jù)集，然而這些數(shù)據(jù)集都是基于相同的工況下獲得的，很難完全代表實(shí)際工況下鋰離子電池的退化狀態(tài)。目前的方法在這些數(shù)據(jù)集上都取得了不錯(cuò)的效果，但能否在復(fù)雜工況下也能保持較高的預(yù)測(cè)效果還需要進(jìn)一步研究。

(2)融入機(jī)理的鋰離子電池RUL 預(yù)測(cè)方法。通過(guò)分析鋰離子電池的工作機(jī)理可以構(gòu)建預(yù)測(cè)性能較好的電化學(xué)模型，然而由于鋰離子電池內(nèi)部電化學(xué)反應(yīng)十分復(fù)雜，導(dǎo)致建模困難。如果能在預(yù)測(cè)算法中融入鋰離子電池的工作機(jī)理，不但能夠提高預(yù)測(cè)精度，也能避免復(fù)雜的建模過(guò)程，因此如何實(shí)現(xiàn)該想法也將是未來(lái)的主要挑戰(zhàn)。

(3)早期RUL 預(yù)測(cè)技術(shù)?；谏倭繑?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)鋰離子電池早期RUL 預(yù)測(cè)對(duì)鋰離子電池的生產(chǎn)、測(cè)試和管理十分重要，然而現(xiàn)有的RUL 預(yù)測(cè)方法很難解決該問(wèn)題。特別是一些電池存在后期加速退化的過(guò)程，如果訓(xùn)練集數(shù)據(jù)沒有包含到加速退化階段的特征，預(yù)測(cè)結(jié)果精度都比較低，因此開發(fā)小樣本訓(xùn)練算法和提取更加有效的特征因子是實(shí)現(xiàn)早期RUL 預(yù)測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵和挑戰(zhàn)。

(4)面向工程應(yīng)用的RUL 預(yù)測(cè)技術(shù)。一是目前的研究大多都是針對(duì)單體電池，而工程應(yīng)用中鋰離子電池多以電池組的形式出現(xiàn)。電池組運(yùn)行工況相對(duì)于單體電池更加復(fù)雜，因此如何將目前的RUL 預(yù)測(cè)方法應(yīng)用到電池組的RUL 預(yù)測(cè)是一個(gè)挑戰(zhàn)。二是目前RUL 預(yù)測(cè)方法精度的提升大多以算法復(fù)雜的成倍增加為代價(jià)，在線應(yīng)用困難。