新能源汽车动力电池SOH 估计与RUL 预测中的时频特征融合方法

作者	单位
苏俊铭

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中文摘要:

新能源汽车动力电池的健康状态（SOH）估计与剩余使用寿命（RUL）预测直接关系到续航安全、功率输出、维护决策和梯次利用价值，其中锂离子电池退化过程同时包含容量衰减、内阻增长、极化增强、容量再生和局部扰动，使SOH估计与RUL预测在输入粒度、特征层级和模型目标上存在明显差异。为提高电池管理系统（BMS）能力，引入时频特征融合方法以揭示单循环波形、曲线级健康因子和跨循环退化序列；从融合必要性、特征来源和实现路径出发，重点分析时域动态、频域结构和显式退化指标之间的互补关系，梳理面向SOH估计的波形级时频融合方法和面向RUL预测的序列级时频融合方法。结果表明：时频融合并非简单增加输入维度，必须将不同尺度退化信息按照任务目标有序组织，从而提升模型对当前健康状态、未来退化趋势和寿命终止边界的综合表征能力。

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