河北工业大学科研团队提出锂离子电池荷电状态的声学表征新思路

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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）的研究人员张闯、孙博、金亮、刘素贞、杨庆新，在2021年第22期《电工技术学报》上撰文，利用超声波检测技术对锂离子电池的荷电状态进行表征。通过将常规的时域声学指标与振铃计数表征结果进行对比，验证了振铃计数对SOC表征的可行性。

团队介绍

张闯

1982年生，河北工业大学教授，博士生导师，研究方向为储能装置的安全状态评价与预警、电工装备电磁无损检测与评估等方面。现任省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室副主任、天津市电力设备可靠性与智能化国际联合研究中心主任。兼任中国电工技术学会电工理论与新技术专委会秘书长、储能系统与装备专委会委员，IEEE PES动力电池技术分委会常务理事等。

孙博

1997年生，河北工业大学电气工程专业博士研究生，主要研究方向为锂离子电池状态评估，曾获2021年全国电工理论与新技术学术年会优秀论文奖等。

研究背景

锂离子电池的荷电状态（State of Charge，SOC）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中的主要监测指标之一，也是动力电池组能量均衡的重要判据。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。

目前锂离子电池的SOC表征方法主要基于电学参数、热学参数和声学参数三类。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。

论文解决的问题

锂离子电池的电化学、动力学过程涉及复杂的多物理场耦合问题，当前针对锂离子电池的动力学特征与电池状态的对应关系研究仍处于探索阶段，锂离子脱嵌过程引起的杨氏模量的规律性研究也不够深入。

此外，目前基于声学参数对锂离子电池状态研究较少，主要采用常规的声学时域指标（声波振幅、声传播时间偏移量）来表征，但这些指标容易受耦合剂、压力等影响且对硬件采样精度的要求高。因此，提取更有效的声学指标具有重要意义。

论文方法及创新点

本文将振铃计数指标引入电池状态评价中，基于振铃计数描述电池整体有效杨氏模量对SOC的依赖性，建立短期循环中二者之间的对应关系，并进行锂离子电池SOC超声检测实验。相比于现有的研究，本文搭建的锂离子电池SOC在线检测实验平台控制了外界温度、换能器压力等实验条件，规范实验过程以降低实验误差。

根据 Lemaitre的等效应变原理，通过电化学声-学耦合模型建立起杨氏模量和振铃计数的对应关系，获取的动态振铃计数Ni 在一定程度上避免了电池整体有效密度变化对该参数的影响。

同时，获取了声波振幅、声传播时间偏移量两项指标，采用高斯过程回归进行多特征声学指标的SOC融合估计。

此外，本文还对不同循环倍率下的锂离子电池进行实验并提前振铃计数，同时进行了不同放电情况下的声响应特性分析。

结论

本文搭建锂离子电池SOC在线检测平台，通过信号处理，引入振铃计数参量，结合常规时域指标对锂离子电池整体有效杨氏模量规律演变进行分析，并进行了锂离子电池SOC表征研究。实验结果见图1。

图1 电池测试和对应时刻的声学指标变化曲线

根据实验结果可以得出，超声波形具有可重复的趋势，并呈周期性变化，且与电化学循环同步。单次循环中影响振铃计数的因素可归纳为：（1） 可循环锂离子浓度（2）锂离子分布均匀度（3）充电机制。

声波振幅、声传播时间偏移量在充电机制转换过程中的变化存在延迟，用于表征SOC存在一定的误差。而计数的变化可以唯一地表示与杨氏模量的对应关系，进而将杨氏模量的变化趋势凸显出来。

基于SOC与杨氏模量、振铃计数之间的对应关系，根据振铃计数变化趋势的可以得出锂离子电池杨氏模量单次循环中总体表现出“稳→升→降”的趋势和阶梯性变化特征。同时，实验结果表明杨氏模量在充电后期与 SOC 呈近似线性的对应关系。基于高斯过程回归法对 SOC 的估计误差对比发现，计数指标的增加可有效提升表征精度。估计结果见图2。

此外，不同循环倍率下的实验数据验证了计数在不同放电情况下表征SOC 的可行性，同时也反映了电池结构老化对SOC的影响。

图2 多特征声学指标估计精度对比图

因此，本文提出的基于声学时域特征的锂离子电池SOC在线检测方法可以实现对SOC的有效表征，进而得出锂离子电池的短期循环动力学特性。该方法可以表征锂离子电池循环过程中的结构状态变化，在电池老化状态、剩余寿命评估、安全状态评价等方面具有重要的应用潜力。

引用本文

张闯, 孙博, 金亮, 刘素贞, 杨庆新. 基于声波时域特征的锂离子电池荷电状态表征[J]. 电工技术学报, 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.

DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.210122

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