张 闯 孙 博,2 金 亮,2 刘素贞,2 杨庆新,2

（1. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室（河北工业大学） 天津 300130 2. 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室（河北工业大学） 天津 300130）

0 引言

根据美国先进电池联合会给出的定义，荷电状态（State of Charge, SOC）是电池在一定放电倍率下，剩余电量与相同条件下额定容量的比值[1]。它反映了锂离子电池的续航能力，已经成为新能源汽车电池管理系统（Battery Management System, BMS）中的主要监测指标之一[2]，也是动力电池组能量均衡的重要判据[3]。对SOC 的有效估计有助于实时获取剩余电量，准确地掌握电池工作状态，以及可靠地选择充电策略[4-5]。

锂离子电池SOC 表征技术一直是国内外的研究热点之一。根据测量原理，目前锂离子电池的SOC 表征方法主要基于电学参数[6-7]、热学参数[8]和声学参数[9]三类。其中，基于电参数的表征技术多以等效电路模型为基础，并结合数据驱动的方法实现SOC 估计，其短期估计误差小，但是计算成本高。此外，由于电参数方法无法直接反映电池内部结构老化对SOC 的影响，其长期累积误差依然较大。利用热学参数的估计往往不能与SOC 构成单一的映射关系，通常与电参数联合估计才能实现表征。依据声学参数的表征方法以电池的本体结构特征演变规律为基础，对SOC 的变化较为敏感，在电池状态评价和内部结构失效方面具有显著优势。

由于超声波可以检测材料构件中气泡、裂纹、夹杂异物等缺陷，并进一步判断材料的疏密、弹性模量、厚度等特性的变化，因此近年来超声技术主要应用于电池内部产气、电解液浸润情况、电池状态等领域的检测中。……