随着新能源产业的快速发展，作为关键组成部分的锂离子电池，其相关研究活动呈现爆发式增长。为系统梳理锂离子电池健康管理领域的研究格局、发展路径与未来趋势，本研究对SCIE和SSCI数据库中检索到的4367篇文献进行了文献计量分析。该分析融合了知识图谱技术与R语言工具。研究结果表明，在市场需求与技术赋能的共同驱动下，锂离子电池健康管理领域经历了显著的发展演进：从早期基础监测与保护阶段，发展到基于模型的估计与初步诊断阶段，目前已进阶至数据驱动的智能预测与管理阶段。未来该领域将朝着主动健康管理与全生命周期智能控制的方向发展。当前研究主要聚焦于四个关键领域：电池机理研究、关键状态估计与预测、算法模型开发以及智能技术应用。研究结果强调，电池健康管理的持续进步与技术创新对新能源市场的扩展至关重要。未来研究应优先关注物理化学机理与算法模型的深度融合、高精度状态估计与预测、智能化平台的开发与应用以及多领域应用的探索。在电池技术革命性创新的驱动下，这些进展将成为降低全球对化石燃料依赖、实现可持续发展愿景的关键所在。

图形摘要

引言

全球能源格局正经历一场深刻变革，这一转变由能源短缺与环境恶化日益严峻的双重挑战所驱动[1]。交通电气化[2]与清洁能源技术[3]的快速发展，推动了锂离子电池产业的显著增长。基于其高能量密度、长循环寿命、低自放电率及无记忆效应[4][5]等优势，锂离子电池已在电动汽车[6]、便携式电子设备[7]、航空航天[8]及轨道交通[9]等多个关键领域获得广泛应用。随着电池部署规模持续扩大与应用场景多元化，成本、性能及安全性等因素已成为制约行业进一步发展的主要瓶颈。在实际运行过程中，电池易受温度、充放电行为、机械应力、系统管理及用户习惯等多重因素影响。这种敏感性会引发多种失效模式，包括容量衰减、内阻增大、锂析出、产气、电解液泄漏、短路以及热失控，这些都将严重损害电池的使用性能[10]。因此，评估和预测关键状态参数（如电荷状态SOC、健康状态SOH和剩余使用寿命RUL），并开发先进的能量管理策略，已成为电池领域的重要研究方向。为应对这些挑战，电池健康管理（BHM）作为一种关键方法论应运而生。它通过建模、监测与预测技术的应用，实现对电池状态的动态管理，为决策提供重要支持。
电池健康管理(BHM)的核心任务包括：(1)健康状态(SOH)估计——通过实时评估电池在整个生命周期中的性能衰减[11]；(2)剩余使用寿命(RUL)预测——基于历史数据和预测模型进行寿命预测[12]；(3)电池热管理(BTM)——优化电池热管理系统(BTMS)以确保电池在最佳温度范围内运行[13]；(4)故障诊断与预警——提前检测异常状态并触发适当的干预措施[14]。早期BHM方法主要依赖电化学模型或等效电路模型（ECM）进行状态估计。尽管这些模型在实际应用中展现出较高精度，但在处理复杂数据时性能仍存在局限[15]。人工智能与大数据技术的发展推动了机器学习（ML）在电池健康管理（BHM）中的广泛应用。如Mao等[16]和Zhai等学者已就机器学习在电池材料优化与状态预测方面的应用进行了综述研究。[17]，彰显了该技术在电池领域的巨大潜力。尽管机器学习技术在SOH估计、RUL预测及故障检测方面取得显著进展，但仍需进一步优化算法以适应不同电池类型和多样化应用场景。
社会需求与研究局限的双重压力推动了电池健康管理领域的重大科研投入，其目标是在关键技术领域实现突破。随着该领域文献的持续增长，研究者们愈发难以高效追踪发展脉络并识别研究热点。传统的文献综述方法通常耗时且易受主观性影响，且往往无法捕捉研究者或出版物之间更深层次的关系[18]。近年来，将文献计量理论与Cite Space、VOSviewer等可视化工具相结合的方法已在众多研究领域得到广泛应用。例如，Wang等[19]对锂离子电池热危害进行的文献计量分析，不仅深化了学界对该领域的整体认知，还揭示了其主要研究趋势。同样地，Liu等[20]借助CiteSpace和VOSviewer等工具对自燃研究领域进行了系统分析，识别出研究趋势、核心贡献者与合作网络，从而为该领域的后续研究提供了有价值的参考信息。在追求动力电池极致安全性与长寿命的驱动下，为响应可持续发展与循环经济的要求，本文对锂离子电池健康管理领域开展了系统性综述。本综述涵盖其当前研究格局、历史沿革与发展前景，重点探讨以下核心问题：Q1：锂离子电池健康管理领域的整体研究格局如何？Q2：该领域合作网络与研究社群具有哪些特征？Q3：核心研究主题与新兴热点是什么？Q4：该研究领域的演进轨迹及未来潜在发展方向有哪些？

上一篇：roadhawk蓄电池生命周期管理中的多任务学习：从实验室到实际应用
下一篇：roadhawk蓄电池能量密度锂离子电池的预锂化技术：设计、进展、优势与挑战