一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法技术

一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，它涉及电池退化状态识别方法，它是要解决现有的锂离子电池在线退化诊断方法的诊断结果的可信度低、成本高、周期长、不能在运行中实时、自动化诊断的问题。本方法基于扩展的单粒子电化学模型，结合SEI膜生长与析锂等副反应机制，利用常规充放电数据对模型参数进行辨识，获取多个能够反映电池老化程度的关键参数。通过构建特征提取与相关性分析，提取多维运行特征，并筛选出与老化行为强相关的特征指标。再引入多任务学习框架，实现对多个退化参数及析锂状态的联合建模与预测，提升了模型的可解释性与预测精度。可用于电动汽车、储能系统的电池健康状态识别与风险预警。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于锂离子电池管理与健康状态智能诊断，具体涉及一种面向在线应用、融合电化学机理建模与多任务学习算法的电池退化状态识别方法。

技术介绍

1、锂离子电池作为电动汽车和储能系统的核心能源装置，在长期运行过程中会逐渐出现容量衰退、内阻上升等退化现象，其主导机制通常包括活性锂离子损失（lli）、正负极活性材料损失（lam）、sei膜增厚以及在低温或高倍率等特殊条件下可能发生的析锂。准确识别这些老化机制对于延长电池寿命、保障系统安全具有重要意义。

2、当前主流的电池退化诊断方法主要包括基于物理机制的电化学建模方法（如p2d模型、单粒子模型spm）和基于数据驱动的机器学习方法。前者具备较强的物理可解释性，但存在参数量大、模型求解复杂、在线部署困难等问题；后者虽然计算效率高、适应性强，但由于缺乏物理约束，往往存在“黑箱化”风险，导致诊断结果的可信度与可推广性有限。

3、此外，现有方法在实际应用中往往依赖于离线实验手段，如电化学阻抗谱（eis）、材料拆解表征等，以获取老化状态参数。这些方法不仅成本高、周期长，且难以在运行中的电池系统中实现实本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，步骤1中所述典型副反应采用基于过电位驱动的电流密度表达式建模，分别描述 SEI 膜生长与析锂过程，其中析锂发生的判断标准为局部析锂过电位低于 0V。

3.根据权利要求1或2所述的一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，步骤一中所述的扩展电化学模型为:

4.根据权利要求1或2所述的一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，...

【技术特征摘要】

1.一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，步骤1中所述典型副反应采用基于过电位驱动的电流密度表达式建模，分别描述 sei 膜生长与析锂过程，其中析锂发生的判断标准为局部析锂过电位低于 0v。

3.根据权利要求1或2所述的一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，步骤一中所述的扩展电化学模型为:

4.根据权利要求1或2所述的一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，步骤2中所述的具有全局搜索能力的参数辨识方法为粒子群优化算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法、鲸鱼优化算法和灰狼优化算法中的一种或其中几种的组合。

5.根据权利要求1或2所述的一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，步骤3中所述的

6.根据权利要求1或2所述的一种融合机理建模与多任务学习的锂离子电池在线退化诊断方法，其特征在于，步骤3中所述的筛选出相关性强的特征所采用的方法为皮尔逊相关系数分析，仅保...

【专利技术属性】
技术研发人员：王振波，郭世龙，王亚璇，赵磊，李俊夫，顾大明，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：