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鋰離子電池以輸出功率大、能量密度高、充放電速度快、自放電率低、無記憶效應(yīng)、綠色環(huán)保等優(yōu)點成為理想的儲能裝置，被廣泛應(yīng)用在航空航天、汽車、軍事裝備及消費類產(chǎn)品等眾多領(lǐng)域。

然而鋰離子電池在循環(huán)使用過程中，由于電極活性材料的不可逆溶解、鈍化膜的形成生長、電解液的分解以及進而引起的電池內(nèi)部晶體結(jié)構(gòu)變異破壞，都會導(dǎo)致其性能逐漸衰退，最終會間接引起用電系統(tǒng)（設(shè)備）的功能下降或故障。因此，快速準(zhǔn)確地估計電池健康狀態(tài)并實現(xiàn)實時在線預(yù)測其荷電容量與剩余使用壽命等參數(shù)信息，對提高鋰離子電池和用電系統(tǒng)（設(shè)備）的安全性和可靠性具有重要意義。

鋰離子電池的剩余使用壽命（Remaining Useful Life, RUL）是指在一定的充放電條件下，電池性能或健康狀態(tài)退化到不能滿足設(shè)備繼續(xù)工作或規(guī)定值（失效閾值）之前所經(jīng)歷的充放電循環(huán)次數(shù)。

近年來，針對電池剩余使用壽命的估計理論及預(yù)測算法研究深受國內(nèi)外專家學(xué)者的高度重視。目前基于電池機理模型的研究已較為成熟，且基于模型方法實現(xiàn)RUL預(yù)測成為可能，該方法依托電池的退化機理、負(fù)載條件及電極材料屬性并結(jié)合失效機制對RUL進行預(yù)測，以對象模型架構(gòu)確定為應(yīng)用前提，精度取決于模型建立的完善準(zhǔn)確程度。

比如：K. Darcovich等在準(zhǔn)確架構(gòu)電池模型的前提下，提出耦合數(shù)值算法預(yù)測電動汽車的鋰離子電池剩余壽命；G. Ning等運用計算物理學(xué)中第一性原理建立充放電仿真模型，模擬驗證電池循環(huán)工作性能變化；R. E. White等將電池衰減過程分為三個階段，利用單粒子物理機理性能模型仿真分析其壽命循環(huán)衰減過程。

以上方法單純利用經(jīng)驗退化模型來模擬預(yù)測電池充放電衰退過程，具有一定的應(yīng)用局限性。粒子濾波（Particle Filter, PF）算法是目前應(yīng)用較為廣泛的一類基于模型的電池RUL預(yù)測方法，該算法主要以貝葉斯理論和蒙特卡洛方法近似得到目標(biāo)系統(tǒng)的真實狀態(tài)最小方差估計。然而，由于標(biāo)準(zhǔn)PF算法中重要性采樣選用先驗概率代替重要性函數(shù)，且等效條件假設(shè)的原因造成算法的自身缺陷（粒子退化、枯竭及收斂性），從而影響算法的應(yīng)用和推廣。

為解決算法自身不足，國內(nèi)外學(xué)者提出了很多改進算法，雖然研究已取得一定進展，但改善方法大多依靠相關(guān)算法的相互補充融合，同時受到電池本身性能、負(fù)載條件與使用環(huán)境的影響，改進算法在鋰離子電池RUL預(yù)測方面仍存在諸多問題，如預(yù)測精度、魯棒性、時效性等。

基于此，桂林電子科技大學(xué)的研究人員以電池容量衰退經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜑楹诵?，建立鋰離子電池狀態(tài)跟蹤與容量預(yù)測估計模型。

首先通過貝葉斯理論對歷史樣本進行狀態(tài)跟蹤建模，優(yōu)化訓(xùn)練算法辨識物理模型參數(shù)與重采樣策略。采用狀態(tài)跟蹤訓(xùn)練優(yōu)化后最新量測信息，取代序貫重要性采樣過程中未考慮觀測噪聲的量測信息，指導(dǎo)產(chǎn)生新的提議分布更新粒子重要性權(quán)值計算的方法，來改善粒子退化現(xiàn)象。

同時基于馬爾科夫鏈-蒙特卡洛（MCMC）方法中的M-H（Metropolis-Hastings）抽樣算法豐富采樣粒子多樣性，改良重采樣策略來解決由其引起的粒子枯竭問題，并通過仿真揭示出不同跟蹤集S和粒子數(shù)M等模型參數(shù)對預(yù)測結(jié)果的影響規(guī)律，繼而構(gòu)建實時更新提議分布、MCMC方法與粒子濾波算法優(yōu)化融合的狀態(tài)跟蹤與剩余使用壽命預(yù)測模型——基于MCMC的更新改進粒子濾波融合算法模型。

研究結(jié)果表明，所提出的基于MCUPPF算法的鋰離子電池狀態(tài)跟蹤與RUL預(yù)測估計模型，具有狀態(tài)跟蹤擬合度好、RUL預(yù)測精度高、計算效率性能優(yōu)良以及較強的穩(wěn)定魯棒性、泛化適應(yīng)性、通用有效性等優(yōu)點，為今后的鋰離子電池狀態(tài)跟蹤與RUL預(yù)測研究工作提供了一定的參考和借鑒意義。

另外，在現(xiàn)有的研究成果工作基礎(chǔ)上，研究人員還指出未來的研究方向：

1）增加補充包括溫度在內(nèi)的其他外部環(huán)境因素的電池充放電實驗，以獲取更為貼合真實運行工況下的容量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)完善外部環(huán)境多因素影響下的鋰離子電池狀態(tài)跟蹤與RUL預(yù)測研究工作。

2）針對容量“跳水”特性和狀態(tài)空間模型噪聲分布復(fù)雜未知問題優(yōu)化本文提出的融合算法，實現(xiàn)完善各種類型電池、不同訓(xùn)練階段方案下“完整”生命周期的鋰離子電池RUL預(yù)測與狀態(tài)評估工作。

以上研究成果發(fā)表在2020年第18期《電工技術(shù)學(xué)報》，論文標(biāo)題為“基于改進粒子濾波算法的鋰離子電池狀態(tài)跟蹤與剩余使用壽命預(yù)測方法”，作者為焦自權(quán)、范興明、張鑫、羅奕、劉陽升。