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傳統的鋰離子電池健康狀態（SOH）估計方法側重于估計當前電池容量，無法提供足夠的信息來確定電池的生命周期階段或二次使用價值。量化導致容量衰減的潛在退化模式可進一步了解電池的電化學狀態并提供更詳細的健康信息，如剩余的活性材料和鋰庫存。然而，當前基于物理的退化診斷方法需要長期的循環數據，且在設備上部署的計算成本很高。

為了改進當前的方法，美國愛荷華州立大學胡超教授等人提出并廣泛測試了兩種基于物理的輕量級機器學習方法，用于在線估計電池容量并僅使用有限的早期實驗退化數據診斷其三種主要退化模式（鋰庫存損失LLI、正/負極活性材料損失LAM_PE/LAM_NE）。

這兩種方法都利用早期實驗老化數據（<14個月）和來自基于物理模型的模擬數據來實現電池容量和退化模式的晚期壽命估計（2~4年），其不同之處在于如何利用廉價且現成的物理模擬數據：

1）方法1是一種數據增強方法，將早期實驗老化和模擬數據組合成一個增強數據集，用于訓練機器學習模型以估計三種退化模式的容量和狀態；

2）方法2是一種增量學習方法，首先使用模擬數據訓練一個估計器模型以估計三種退化模式的容量和狀態。然后，使用早期實驗老化數據訓練的校正器模型對估計器模型的預測進行偏差校正。

圖1. 用于SOH估計的建議基準、增強和增量學習方法

接下來，作者使用來自在兩種溫度和電流倍率下循環的16個可植入級鋰離子電池的長期（3.5年）循環實驗數據對所提出的方法進行了全面評估。四重交叉驗證研究的結果表明，與純粹的數據驅動方法相比，所提出的基于物理信息的機器學習模型能夠將電池容量和三種主要退化模式狀態的估計精度提高50% 以上。

本研究的結果表明，將基于物理的建模和數據驅動的機器學習相結合，可在電池管理系統中實現鋰離子電池的快速、準確和自動化的在線退化診斷。此外，所提出的方法可以顯著減少準確的后期退化估計所需的實驗退化數據量，這意味著將減少在實驗室環境中表征電池退化所需的費用、勞動力和時間，以便在電池的生命周期內進行在線退化診斷。

圖2. 基于高退化模擬數據進行數據增強提高模型精度

Integrating physics-based modeling and machine learning for degradation diagnostics of lithium-ion batteries, Energy Storage Materials 2022. DOI: 10.1016/j.ensm.2022.05.047

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EnSM: 物理建模+機器學習實現鋰電池的退化診斷

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