團隊介紹

張闖

1982年生，河北工業大學教授，博士生導師，研究方向為儲能裝置的安全狀態評價與預警、電工裝備電磁無損檢測與評估等方面。現任省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點實驗室副主任、天津市電力設備可靠性與智能化國際聯合研究中心主任。兼任中國電工技術學會電工理論與新技術專委會秘書長、儲能系統與裝備專委會委員，IEEE PES動力電池技術分委會常務理事等。

孫博

1997年生，河北工業大學電氣工程專業博士研究生，主要研究方向為鋰離子電池狀態評估，曾獲2021年全國電工理論與新技術學術年會優秀論文獎等。

研究背景

鋰離子電池的荷電狀態（State of Charge，SOC）反映了鋰離子電池的續航能力，已經成為新能源汽車電池管理系統中的主要監測指標之一，也是動力電池組能量均衡的重要判據。對SOC的有效估計有助于實時獲取剩余電量，準確地掌握電池工作狀態，以及可靠地選擇充電策略。

目前鋰離子電池的SOC表征方法主要基于電學參數、熱學參數和聲學參數三類。其中，基于電參數的表征技術多以等效電路模型為基礎，并結合數據驅動的方法實現SOC估計，其短期估計誤差小，但是計算成本高。此外，由于電參數方法無法直接反映電池內部結構老化對SOC的影響，其長期累積誤差依然較大。利用熱學參數的估計往往不能與SOC 構成單一的映射關系，通常與電參數聯合估計才能實現表征。

依據聲學參數的表征方法以電池的本體結構特征演變規律為基礎，對SOC的變化較為敏感，在電池狀態評價和內部結構失效方面具有顯著優勢。

論文解決的問題

鋰離子電池的電化學、動力學過程涉及復雜的多物理場耦合問題，當前針對鋰離子電池的動力學特征與電池狀態的對應關系研究仍處于探索階段，鋰離子脫嵌過程引起的楊氏模量的規律性研究也不夠深入。

此外，目前基于聲學參數對鋰離子電池狀態研究較少，主要采用常規的聲學時域指標（聲波振幅、聲傳播時間偏移量）來表征，但這些指標容易受耦合劑、壓力等影響且對硬件采樣精度的要求高。因此，提取更有效的聲學指標具有重要意義。

論文方法及創新點

本文將振鈴計數指標引入電池狀態評價中，基于振鈴計數描述電池整體有效楊氏模量對SOC的依賴性，建立短期循環中二者之間的對應關系，并進行鋰離子電池SOC超聲檢測實驗。相比于現有的研究，本文搭建的鋰離子電池SOC在線檢測實驗平臺控制了外界溫度、換能器壓力等實驗條件，規范實驗過程以降低實驗誤差。

根據 Lemaitre的等效應變原理，通過電化學聲-學耦合模型建立起楊氏模量和振鈴計數的對應關系，獲取的動態振鈴計數Ni 在一定程度上避免了電池整體有效密度變化對該參數的影響。

同時，獲取了聲波振幅、聲傳播時間偏移量兩項指標，采用高斯過程回歸進行多特征聲學指標的SOC融合估計。

此外，本文還對不同循環倍率下的鋰離子電池進行實驗并提前振鈴計數，同時進行了不同放電情況下的聲響應特性分析。

結論

本文搭建鋰離子電池SOC在線檢測平臺，通過信號處理，引入振鈴計數參量，結合常規時域指標對鋰離子電池整體有效楊氏模量規律演變進行分析，并進行了鋰離子電池SOC表征研究。實驗結果見圖1。

圖1 電池測試和對應時刻的聲學指標變化曲線

根據實驗結果可以得出，超聲波形具有可重復的趨勢，并呈周期性變化，且與電化學循環同步。單次循環中影響振鈴計數的因素可歸納為：（1） 可循環鋰離子濃度（2）鋰離子分布均勻度（3）充電機制。

聲波振幅、聲傳播時間偏移量在充電機制轉換過程中的變化存在延遲，用于表征SOC存在一定的誤差。而計數的變化可以唯一地表示與楊氏模量的對應關系，進而將楊氏模量的變化趨勢凸顯出來。

基于SOC與楊氏模量、振鈴計數之間的對應關系，根據振鈴計數變化趨勢的可以得出鋰離子電池楊氏模量單次循環中總體表現出“穩→升→降”的趨勢和階梯性變化特征。同時，實驗結果表明楊氏模量在充電后期與 SOC 呈近似線性的對應關系。基于高斯過程回歸法對 SOC 的估計誤差對比發現，計數指標的增加可有效提升表征精度。估計結果見圖2。

此外，不同循環倍率下的實驗數據驗證了計數在不同放電情況下表征SOC 的可行性，同時也反映了電池結構老化對SOC的影響。

圖2 多特征聲學指標估計精度對比圖

因此，本文提出的基于聲學時域特征的鋰離子電池SOC在線檢測方法可以實現對SOC的有效表征，進而得出鋰離子電池的短期循環動力學特性。該方法可以表征鋰離子電池循環過程中的結構狀態變化，在電池老化狀態、剩余壽命評估、安全狀態評價等方面具有重要的應用潛力。

引用本文

張闖, 孫博, 金亮, 劉素貞, 楊慶新. 基于聲波時域特征的鋰離子電池荷電狀態表征[J]. 電工技術學報, 2021, 36(22): 4666-4676. Zhang Chuang, Sun Bo, Jin Liang, Liu Suzhen, Yang Qingxin. Characterization of the State of Charge of Lithium-Ion Batteries Based on the Time-Domain Characteristics of Acoustic Waves. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(22): 4666-4676.