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霍克锂电池快速充电冲击-非线性退化耦合模型在电池剩余使用寿命预测中的应用

快充技术会加速锂离子电池的性能衰退并引入随机波动，这使得剩余使用寿命（RUL）的精准预测变得复杂。传统电池衰减模型难以同时捕捉电池内部的连续衰减与快充事件引发的外部冲击损伤。该模型创新性地将电池非线性衰退过程与用于表征快充冲击所致离散损伤的非齐次泊松过程（NHPP）相结合。该框架能够定量区分两种关键失效路径：由固有退化与累积冲击共同作用导致的"系统失效"，以及由累积冲击损伤直接触发的"冲击失效"。此外，本研究建立了一套融合离线参数辨识与在线贝叶斯更新的综合估计算法，以确保模型在动态工况下的适应性。基于真实电动汽车运行数据的验证表明，相较于传统线性维纳模型，所提出的耦合模型将平均绝对误差(MAE)降低70%以上，并将预测误差控制在5%以内。这些结果证实了该模型在剩余使用寿命预测精度与可靠性方面具有显著优势。

引言

作为现代储能技术的基石，锂离子电池广泛应用于电动汽车与电网级储能等关键领域，这使得电池系统的可靠性与安全性成为关乎经济效益与公共安全的迫切课题[1][2]。准确预测电池的剩余使用寿命（RUL）对制定预防性维护策略至关重要，既能避免因电池故障引发热失控等灾难性事故，又可大幅降低维护成本并提升运营效率[3]。
然而，快速充电技术的普及给这一任务带来了严峻挑战[4]。如图1所示，高倍率充电会引发电池内部一系列复杂的物理化学变化。首先，大电流驱使锂离子从正极快速脱嵌并向负极迁移。但当负极表面的锂离子嵌入动力学速率滞后于迁移速率时，局部离子浓度会急剧上升。这种饱和状态会触发锂离子在负极表面直接还原为金属锂的现象，即所谓的"锂枝晶析出"。沉积的金属锂化学性质高度活跃，极易与电解质发生不可逆的副反应。该过程会加速固体电解质界面膜（SEI膜）的增厚并消耗活性锂，导致电池容量呈现快速非线性衰减[5]。更为关键的是，持续生长的锂枝晶可能刺穿隔膜，从而引发内部短路。该机制不仅标志着电池的最终失效，还可能成为热失控、起火或爆炸等安全隐患的扳机。因此，将快充行为建模为影响电池衰减的关键外部随机因素，对于保障电池安全及实现精准寿命预测至关重要。
目前，锂电池剩余使用寿命（RUL）预测的常用方法可分为两大类：模型驱动与数据驱动。模型驱动方法侧重分析电池内部物理化学过程以构建数学模型，主要包括电化学模型、等效电路模型（ECM）以及经验退化模型。其中，电化学模型基于电池内部物理化学反应机理，能够深入描述电池的退化规律[6]。等效电路模型采用电阻器、电容器等电路元件模拟电池的动态响应与退化行为。尽管部分研究者通过改进模型结构或集成神经网络提升了其性能[7][8][9]，但此类模型通常难以全面考量温度、读档等复杂外部环境变化带来的冲击。经验退化模型则通过统计拟合历史数据实现剩余使用寿命预测[10]。该方法相对简单，但其预测精度和适应性通常较差。数据驱动方法直接从大量监测数据中学习退化模式，近年来受到广泛关注[11]。人工智能算法，特别是神经网络与支持向量机[12][13][14]，在识别复杂非线性劣化模式方面展现出显著优势[15][16]。然而这些方法的性能高度依赖于大规模高质量的训练数据。对于新型电池系统或特定工况，数据获取难度限制了其普适性[17]。相比之下，随机过程模型提供了更具鲁棒性的替代方案[18]，其核心优势在于能够显式建模退化过程中固有的随机性与不确定性。
维纳过程因其在刻画非单调退化路径方面的卓越效能[19]，相较于其他随机过程模型更受青睐。基于线性维纳过程的剩余使用寿命预测方法已发展得较为成熟，然而恒定漂移率的假设难以有效捕捉由工况变化引起的非线性退化现象。针对此问题，研究者们相继提出了基于非线性维纳过程的退化模型[20][21]。该模型将漂移参数定义为非线性函数，能够更灵活地描述产品在当前状态下的退化速率，从而更接近实际退化路径。Zhang等人提出了一种基于非线性漂移驱动维纳过程和马尔可夫链切换模型的剩余使用寿命预测方法，用以描述时变电池退化特性[22]。Zhai等人提出了一种新型自适应维纳过程模型，该模型利用布朗运动实现自适应漂移。通过对锂离子电池退化数据的模拟与应用，验证了该模型在剩余使用寿命预测中的有效性[23]。无论是线性还是非线性维纳过程，大多用于表征连续渐进的退化过程。传统维纳过程模型难以有效表征由快速充电等外部事件导致的离散突变损伤[24][25]。
泊松过程是建模离散冲击事件的理想数学框架[26]。相较于描述连续随机运动的布朗运动，泊松过程着重于量化特定时间区间内离散事件的发生频次[27]，这使其在模拟设备所受外部冲击时尤为有效。根据冲击事件发生率的恒定特性，泊松过程可分为齐次泊松过程（HPP）与非齐次泊松过程（NHPP）。由于实际应用中事件频率具有时变特性，泊松过程已广泛应用于缺陷预测与可靠性分析等领域。
综上所述，传统模型忽略了快速充电作为外部冲击源所造成的离散损伤。这种建模方法难以捕捉在快速充电影响下"连续退化"与"离散冲击损伤"共存的复杂动态特性。为解决这些挑战，本文提出了一种结合NHPP模型的非线性维纳退化模型用于锂离子电池研究。本研究的主要贡献如下：
  • •
    提出了一种耦合退化与冲击的新型模型，该模型首次将快速充电事件表征为离散的"冲击源"。该模型结合非线性维纳过程（NLWP）和非齐次泊松过程（NHPP），统一描述了内部非线性退化与外部离散冲击损伤。
  • •
    研究构建并量化了"冲击失效"和"系统失效"两条关键失效路径。这种双路径框架使剩余使用寿命（RUL）预测能够同步评估渐进老化与突发失效风险。
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    建立了一套包含离线参数辨识与在线贝叶斯更新的综合评估方案。该方案能够根据实时监测数据动态调整模型参数，确保模型在动态运行工况下的适应性与预测鲁棒性。研究设计了模拟实验，并引入真实车辆数据集进行验证。
上一个：霍克锂电池探索硫化物固态电池中富镍正极的堆叠压力诱导机械失效 下一个：霍克锂电池探究不同滥用方式对锂电池高倍率充放电条件下热失控行为的影响

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