利用领域对抗性并行网络进行电池健康状况估计的细胞到电池组迁移学习

《Journal of Energy Storage》：Cell-to-pack transfer learning for battery health estimation using domain-adversarial parallel networks

研究提出基于对抗域转移学习的LSTM-Informer并行网络框架，通过电压切线角特征提取与域对抗训练解决电池组级SOH估计中单胞不一致和数据不足问题，在四电芯串联电池组实验中实现最大误差2.29%。

　　
锂离子电池作为电动汽车核心动力单元的关键部件，其健康状态（State of Health, SOH）评估直接影响车辆续航能力、安全性和寿命管理效率。近年来，随着电动汽车市场规模的快速扩张，电池 packs（电池组）的健康状态监测需求日益迫切。传统方法主要依赖实验室环境下对单体电池的容量衰减和内阻变化进行检测，这种方法虽然简单直观，但在实际应用中面临两大瓶颈：其一，电池 pack 由多个单体电池串联或并联构成，不同电池因制造差异、使用环境差异及老化进度不同，导致 pack 端电压、容量等参数难以直接映射到单体电池的个体特征；其二，实验室环境下的检测设备成本高昂，难以满足大规模生产或在线监测的可行性要求。在此背景下，如何利用单体电池的退化数据构建 pack 级 SOH 评估模型，同时克服数据稀缺性和电池间不一致性成为行业亟待解决的难题。

### 现有技术路径的局限性分析
当前电池 SOH 评估方法主要分为三类：基于物理模型的参数化方法、基于信号滤波的时域分析方法以及基于机器学习的特征驱动方法。物理模型方法（如等效电路模型、微分方程模型）虽能直观反映电池退化机理，但需要精确的初始参数标定和复杂的数学建模，实际应用中存在参数敏感性高、模型泛化能力差等问题。信号滤波方法（如 Kalman 滤波、扩展卡尔曼滤波）通过实时监测电压、电流、温度等信号参数，能够实现在线 SOH 估计，但其准确性高度依赖电池模型的有效性，而电池模型构建需要大量标定数据，这对生产端和售后维护场景均不具普适性。

机器学习方法虽具有免模型依赖、适应性强等优势，但现有研究多聚焦于单体电池的 SOH 评估。针对电池 pack 的研究虽有所突破，仍存在显著的技术瓶颈：首先，电池 pack 的退化模式是单体电池退化特征的非线性叠加，传统方法难以捕捉全局退化趋势与局部时序特征的耦合关系；其次，电池 pack 测试需要拆解整个电池组，导致数据采集成本高昂，而现有文献多采用合成数据或人工标注数据，与真实场景存在较大差异；再者，单体电池间的性能不一致性（如容量差异、内阻波动）会显著影响 pack 级 SOH 评估精度，但现有方法往往通过人工设计特征或强制标准化处理来规避这个问题，导致模型在真实场景中泛化能力不足。

### 新方法的核心创新点
针对上述技术瓶颈，研究团队提出了一种融合域对抗训练与并行时空网络架构的电池 pack SOH 评估框架。该方法的创新性主要体现在三个维度：

1. **跨域知识迁移机制**
传统迁移学习通常需要人工设计域适应策略，而本研究通过域对抗训练（Domain Adversarial Training, DAT）实现了自动化的特征分布对齐。具体而言，在源域（单体电池数据）与目标域（电池 pack 数据）之间构建对抗网络，通过梯度反转层（Gradient Reversal Layer）迫使模型学习两域特征分布的统计特性差异，而非依赖显式的电池不一致性特征。这种设计有效解决了跨域数据分布差异问题，使得基于单体电池的退化特征能够直接迁移到电池 pack 评估场景。

2. **时空特征融合架构**
为突破传统机器学习模型对电池退化模式的表征局限，研究团队设计了 LSTM-Informer 并行网络架构。该架构通过双路径特征提取机制：LSTM 子网络专注于捕捉单体电池退化过程中的局部时序动态（如充放电循环中的电压波动模式），而 Informer 子网络则通过自注意力机制全局关联不同单体电池的退化趋势。这种并行设计既保留了传统 RNN 模型对时序依赖的建模能力，又融合了Transformer网络在长程关系建模上的优势，能够同时解析微观退化机理和宏观 pack 级退化规律。

3. **自监督健康特征工程**
研究发现，传统人工特征（如容量、内阻）存在依赖实验条件的问题，而基于充放电曲线的自动特征提取可显著提升方法的泛化性。通过分析四段式充放电曲线（0-20%, 20-40%, 40-60%, 60-80%）的电压梯度变化，团队提取了"平均电压切线角及其对应时间"作为核心健康指标。实验表明，该特征与电池实际容量衰减率存在强单调相关性（Spearman 相关系数达0.92），且能够有效区分不同退化阶段的电压响应特征，为后续模型训练提供了高区分度的输入信号。

### 技术实现路径解析
在方法论层面，该研究构建了三级技术体系：

**第一级：数据预处理与特征工程**
采用局部离群因子（LOF）算法对单体电池的充放电数据进行异常检测，剔除因过充/过放导致的电压曲线畸变点。随后对筛选后的正常数据集进行四段式截取，提取各阶段电压切线角（电压变化率最大值对应的切线角度）及其持续时长作为基础特征。经 Spearman 等级相关分析验证，这些特征与电池实际容量保持率呈显著正相关，且不受充放电倍率影响。

**第二级：跨域特征对齐网络**
在特征工程基础上，构建了包含两个子网络的并行架构：
- **LSTM 子网络**：采用双 LSTM 层结构，第一层提取时间窗口内的电压波动模式，第二层融合多时间窗口特征，重点捕捉单体电池退化过程中的时序关联性。
- **Informer 子网络**：基于时间编码器设计，通过多头自注意力机制捕捉不同单体电池退化特征的跨时间关联，特别优化了对称性约束模块以抑制空间差异特征的学习。

两子网络通过共享底层特征提取层，实现时空特征的协同学习。值得注意的是，在域适应阶段，网络损失函数同时包含源域（单体电池）和目标域（电池 pack）的监督损失，通过对抗训练使源域特征分布与目标域特征分布逐渐对齐，最终形成具备跨域适应能力的特征空间。

**第三级：动态域适应机制**
研究团队创新性地引入分阶段域适应策略：在预训练阶段，通过对抗训练使模型能够忽略单体电池间的性能差异，仅关注退化过程的共性特征；在微调阶段，采用分层学习率控制（浅层冻结+深层动态调整）和逐步增强目标域数据占比的方式，使模型逐步适应 pack 级的退化特征。这种渐进式域适应方法既保证了源域特征的迁移能力，又有效解决了目标域标注数据稀缺的问题。

### 实验验证与效果对比
基于四串电池 pack 的真实退化数据集（包含2000次循环测试），实验组从三方面验证方法有效性：

1. **特征有效性验证**
对比分析表明，传统特征（如电压均值、容量保持率）的方差贡献率仅为37%，而新增的"平均电压切线角及其时间"特征方差贡献率提升至58%。在四段式充放电曲线中，该特征能清晰反映电池健康状态：健康电池在20-40%区间呈现稳定的切线角（约15°-18°），而退化电池则出现明显角度偏移（偏差超过2°即预示容量衰减超过5%）。

2. **跨域适应能力测试**
通过构建三个对比实验组（传统迁移学习、单域训练、跨域随机初始化），验证域对抗训练的效果：
- 传统迁移学习组在 pack 级评估时误差率达4.2%，且存在明显的过拟合现象（训练集误差1.8% vs 测试集误差6.7%）
- 跨域随机初始化组因特征分布差异导致模型收敛困难，最终训练失败
- 本文方法通过域对抗训练，将 pack 级验证误差压缩至2.29%，同时保持源域单体电池评估误差在1.5%以内

3. **泛化性评估**
在引入新型封装结构（6串4并电池包）和不同循环工况（快充vs慢充）的测试中，模型表现稳定：
- 新结构 pack SOH 评估误差为2.17%，较原结构仅增加0.12个百分点
- 在快充（1C倍率）工况下，模型仍能保持2.05%的误差上限
- 与现有最优方法（基于混合GRU模型）相比，在数据量减少60%时，SOH 评估误差仅增加0.3个百分点

### 行业应用价值与延伸方向
该方法在工程实践中的价值主要体现在两个方面：首先，通过域对抗训练使模型具备跨电池规格的适应能力，某车企实测表明可将电池包状态监控成本降低75%；其次，提出的动态分层微调策略使模型在仅有5%标注数据的情况下，仍能保持95%以上的预测精度，这对新电池型号的快速验证具有重要意义。

在技术演进路径上，该研究为电池智能管理系统提供了新的解决方案框架：
1. **特征工程层面**：开发多尺度电压特征提取方法，可扩展至电化学阻抗谱（EIS）等多元信号融合场景
2. **模型架构层面**：并行时空网络结构为解决电池 pack 时空异构性（空间串联/并联差异、时间窗口动态变化）提供了可扩展模板
3. **域适应机制层面**：提出的渐进式对抗训练策略，可迁移至其他跨域建模场景，如医疗影像的跨设备分析、工业设备的跨型号预测等

值得注意的研究局限包括：对极化现象的建模深度不足（主要依赖电压切线角特征），且未考虑温度循环对电池 pack 特征分布的影响。未来研究可结合多物理场耦合建模，并探索在非结构化数据（如声学信号、机械振动）中的应用潜力。

该研究为解决电池 pack SOH 评估的关键难题提供了创新性解决方案，其核心价值在于建立了从单体退化特征到系统级健康评估的可靠映射机制，为电动汽车的电池寿命预测、健康状态分级维护及梯次利用提供了理论支撑和技术路径。