蔡艳平，陈 万，苏延召，姜 柯，黄 华

(火箭军工程大学，陕西西安 710025)

与其他电池相比，锂离子电池具有比能量高、自放电率较低、寿命长、环境友好等优势，被广泛应用于电子产品、新能源汽车、储能、航空航天、军事通信等领域。锂离子电池的性能会随着循环充放电而不断退化，如果不能及时更换，可能导致用电设备性能下降甚至发生故障停机。因此如何提高锂离子电池的可靠性已经成为工程应用中亟待解决的问题。

实践证明，预测与健康管理(Prognostics and Health Management，PHM)技术能够较好地解决上述问题[1]，其中剩余寿命(Remaining Useful Life，RUL)预测是PHM 的核心问题。随着RUL 预测方法的不断发展，有必要对近年来的工作进行总结，为相关研究人员提供新的研究思路。

1 锂离子电池RUL 预测方法

锂离子电池RUL 预测方法通常分为三类：基于模型的方法、基于数据驱动的方法和基于融合的方法，如图1 所示。

图1 锂离子电池RUL预测方法

1.1 基于模型的方法

基于模型的方法通过分析锂离子电池的内部机理来建立锂离子电池SOH 退化模型，具体的可以分为三类：电化学模型、等效电路模型和经验模型。

(1)电化学模型

电化学模型通过分析锂离子电池的电化学性质来建立退化模型，从而实现RUL 预测。Virkar[2]研究了化学势和固体电解质(Solid Electrolyte Interphase，SEI)膜对锂离子电池容量衰减的影响并提出了一种基于线性非平衡热力学的有源电化学器件降解理论，通过该理论建立了锂离子电池的退化模型并获得了电池的RUL。Prasad 等[3]提出了一种控制导向的单粒子模型，通过锂离子电池的电压电流数据估计内阻和Li+在正极的固相扩散时间这两个关键参数简化模型，最终获得了RUL。……