roadhawk蓄电池电池健康状态的车载诊断评估
本研究旨在开发一种适用于实际电池应用场景的方法论，用于识别运行状态下的老化现象以实现原位退化评估。通过这种方式，电池健康状态（SOH）不再被简单理解为剩余容量，而是与物理机械性能退化相关联。这种新方法能够区分具有相同SOH但不同老化历程的电池单元，从而实现对不同老化特征的价值评估，为现代电池诊断技术开辟了新路径。本研究方法旨在建立一种锂离子电池老化模型，该模型在汽车电池管理系统（BMS）、固定式电池储能系统（BESS）以及通过差分电压分析（DVA）识别相关特征的二次寿命筛选中均具有潜在应用价值。所开发的模型可提供精确的电池诊断，不仅能够获取健康状态（SOH），还能指示电池经历的具体老化类型。来自实验室测试的实验数据被用于开发一种代码，该代码能够处理标准倍率C/2下的充电曲线，并与C/20参考曲线相比，以较高精度返回电池健康状态（SOH）、活性物质损失（LAM）和锂库存损失（LLI）。获得的主要显著误差（MSE）范围在0.所提出的方法在精度上完全满足预期用途要求，其在实际电池管理系统（BMS）板卡中的实施可为现代智能电池应用提供解决方案，从而提升当代电池系统的安全性与运行效率。其中2与2%的误差范围表明该方法具有足够的准确性。
引言
锂离子电池（LIBs）的性能衰退由电极-电解质界面处多种耦合机制驱动，例如固态电解质界面（SEI）和阴极电解质界面（CEI）的生长、传质限制、可循环锂损耗、活性材料损失以及机械损伤。这些过程通常呈非线性演变，且高度依赖实际应用中的工作条件[3][4][5]。在实际应用中，电池健康监测通常简化为健康状态（SOH）的评估，其指标通常通过剩余容量或基于直流内阻（DCIR）或电化学阻抗谱（EIS）测量的功率能力来确定[6][7]。尽管这些指标对安全性和电池组管理至关重要，但无法解释性能衰退的根本原因，因此在控制策略制定、寿命预测和单体电池设计方面提供的支持有限。为超越纯粹的"黑箱"指标，近期研究聚焦于退化模式分析，区分锂离子损耗（LLI）、正负极活性材料损耗（LAM）以及电导率或阻抗损耗（CL）的影响效应。该方法将可测量的电压与容量特征与底层物理老化过程相关联[8]。
在兼容车载应用的非破坏性检测方法中，基于电压的电化学谱学技术因其源自电池响应的特性展现出显著优势。增量容量法（IC，dQ/dV）与差分电压法（DV，dV/dQ）通过利用石墨阶跃变化与层状氧化物氧化还原反应产生的特征峰或平台进行分析。这些特征参数的演变揭示了化学计量比、反应动力学及活性材料可用性的变化规律。IC与DV方法已广泛应用于量化能力衰减根源、解析极化现象与界面生长动态，并为不同化学体系构建参考图谱，其有效性通过大量拆解实验数据得到验证[9][10][11]。
标准IC和DV方法的一个众所周知的局限性在于其依赖于近平衡条件或极低电流倍率（通常为C/20或更低）[12]。此类条件可最大限度地减少过电势和滞后现象，使微分特征保持清晰且易于解析。然而在实际应用中，电池很少在缓慢且不间断的条件下充电。为了缩短充电时间，通常采用中等或高倍率（C-rate）的CC-CV协议进行充电。在这种速率下，极化效应加剧且峰值变宽、特征减弱，使得简单的峰值追踪更为困难，也限制了IC法和DV法在现场的直接应用。最近几项研究尝试通过采用脉冲-静置序列重构准OCV曲线，或对通用充电曲线施加信号处理技术来获取虚拟微分值以解决该问题[3][13]。然而，直接处理标准充电数据的方法在实际应用中仍具有显著优势。
本研究通过提出一种简化的诊断模型来填补这一空白，该模型可从常规恒流-恒压（CC-CV）充电过程中以0.5C倍率测量的dV/dQ曲线中提取锂损失（LAM）和锂库存损失（LLI）信息，无需依赖专用的慢速诊断循环。该方法的理论基础是：与石墨分阶段化及层状氧化物相变相关的dV/dQ特征在中等倍率下仍保持可辨识性。具体而言，该技术：（i）采用标准0.5C恒流充电电压-容量曲线，并通过移动平均滤波器进行预处理以抑制高频噪声，同时保留峰形特征；（ii）识别阳极与阴极的稳健峰标识物，其位置变化与电极级LAM呈比例关系；（iii）基于电池健康诊断中生成增量容量（IC）和差分电压（DV）曲线的成熟方法[14]，将LLI量化为扣除LAM贡献后的剩余容量损失。
本研究作出两项贡献。首先，研究表明从商用NCA 18650电池（LiNi0.8Co0.1Al0.05/石墨型电池）在0.5C倍率下提取的基于峰值的dV/dQ指标，其变化趋势与准开路电压或低倍率条件下观察到的趋势一致。这使得退化诊断方法与电池管理系统（BMS）运行兼容，且无需任何特殊操作流程。这些结果印证了最新发现：当经过适当滤波和解释时，诊断特征在实际倍率下仍能保持意义。该发现与将增量容量分析（ICA）和差分电压分析（DVA）方法整合到汽车BMS平台的持续努力相吻合。其次，研究提出了一套易于实施的工作流程，涵盖数据预处理、导数计算、峰值检测和参数映射。该工作流程具有计算高效性和可重复性特点，适用于正常充电场景下的应用，且不会影响用户经验值。总体而言，本研究推动了基于锂沉积（LAM）和锂库存损失（LLI）的退化模式诊断在实际充电条件下的可行性，支持智能电池功能（如自适应充电、安全监测和寿命延长策略）的实现。这些功能依赖于具有物理解释性的指标，而非仅依靠综合健康参数[13]。尽管所提出的车载诊断方案在标准充电数据可获取的场景下具有广泛适用性，但基于当前规模与实践相关性，本文重点阐述三大典型应用领域：（i）提供电网服务的固定式电池储能系统（BESS），其健康状态监测功能支持全生命周期成本与性能的权衡决策；（ii）车载电池系统，其电池管理系统（BMS）通过低复杂度诊断算法可有效利用常规恒流-恒压（CC–CV）充电数据；以及（iii）退役电池梯次利用的筛选与分级环节，该领域需要可扩展的健康状态（SOH）/健康指标评估方法以实现经济可行的电池再造。
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