工业4.0下的电动汽车电池诊断与健康管理

在过去的十年里，全球已售出超过1000万辆电动汽车（EVs），其中包括数十亿个电池正在其使用寿命内为汽车提供能量存储和驱动功能。尽管电池诊断技术不断取得进展，但目前要通过传统方法解决现实生活中存在的数据缺失、不连续和观测噪声，以及不确定边界条件的电池管理问题仍然非常困难。实验室测试与现实应用环境之间的差距使得将学术成果转化为工业应用变得十分困难。

图1. 工业4.0下的多尺度和多物理电池系统的性能预测与建模。

(1) 物理一致性预测

由于训练数据有限或存在偏差，纯数据驱动的机器学习模型可能导致物理上不一致的预测。结合理论约束和物理规律至关重要，正如基于物理信息的机器学习（PIML）技术所展示的那样。这些方法提供了更高的准确性、更快的训练速度，并通过专门设计的网络架构提高了泛化能力。PIML模型为处理不完美数据带来了新机遇，这对于理解复杂物理系统至关重要。发展动力电池系统的PIML技术，可以有效模拟多个空间-时间尺度上的物理和电化学演变过程。

(2) 可解释和可诠释的人工智能

深度学习已彻底改变人工智能领域，但大多数模型仍缺乏可解释性。在现实世界的物理问题中，关注准确性、透明度和处理不确定性至关重要。可解释人工智能（XAI）旨在通过提供解释来提高模型的可理解性。XAI有助于提高人工智能的透明度、责任感和可信度，并具备潜在的未来社会价值。将XAI融入电池诊断与健康管理中，可创建更有效、易于理解的系统，使用户能够更好地洞悉异常检测和决策过程。这将增强关于电池维护、优化和更换的知情决策，最终提升储能系统的性能和寿命。

(3) 数字孪生

通过利用收集到的数据构建电动汽车动力电池系统的数字孪生模型，我们可以在一定程度上了解和掌握真实世界的应用过程。在多个层面（如材料、单体、模组和系统）对计算模型进行校准，对电池诊断与健康管理产生积极影响。然而，在将数字孪生模型和数据同化技术转化为实际应用时，仍需解决一些挑战，包括处理数据缺失、噪声、异质问题，简化预处理流程，以及解决数据隐私问题等。

(4)多方位合作

在工业4.0背景下，基于云计算的AI增强型电池诊断与健康管理激励了跨学科的合作。电池/电化学科学家、人工智能专家以及学术界和工业界的紧密协作推进了多系统的整合和对异质数据模式的深入理解。这种互动促进了应用与基础研究之间的知识传递，同时企业所持有的学术专利展示出较高的市场潜力。鼓励不同研究领域间的协作有助于加速技术从学术实验室向工业界的转移，为技术发展开辟了新的机会。

(5) 持续终身学习

人类拥有独特的学习能力，如概念学习和终身学习，这些能力依托于先验知识、智能认知和模式识别。深入研究这些能力有助于揭示复杂行为背后的神经动力学原理。终身学习为人工系统带来创新的认知能力，通过预测驱动的神经动力学，电池诊断与健康管理技术得以持续成长并提高在新环境中的适应性。应用专门的深度学习方法提取时空特征，深化对电池系统机理的理解，同时提升性能评估和预诊断能力。

(6) 硬件需求

以数据为中心的计算要求硬件革命，特别是在电动汽车的电池诊断与健康管理方面，重点是车载电池管理系统（BMS）和云监测平台的硬件同步提升。车载BMS需要先进的通信模块，如4G/5G、Wi-Fi或DSRC，以实现更快的数据传输和可靠性，同时需要强大的微控制器，以实现高效的OTA更新。远程监控平台需要强大的云基础设施来进行数据存储、处理和分析，同时需要硬件安全模块来保护敏感信息并保持设备和云平台之间的通信完整性。

Andrew F. Burke

普林斯顿大学航空工程博士, 美国加州大学戴维斯分校UC-Davis终身教授，美国能源部DOE电动汽车项目首席工程师，中国电动汽车百人会议EV100特邀专家。自1974年以来，Burke教授专注于电化学储能系统（超级电容、锂离子电池、燃料电池等）在电动汽车和储能领域的系统设计、控制、仿真和应用。

赵竟园

美国加州大学戴维斯分校交通研究院“能源未来研究项目”博士后研究员，他的研究方向主要包括基于数据驱动和机器学习的电化学储能系统的寿命预测，安全预警，以及健康管理等。