近日，汽車(chē)學(xué)院青年教師彭俊等人在國(guó)際交通電動(dòng)化雜志《eTransportation》（中科院1區(qū)Top，IF=15.0）上發(fā)表綜述文章，題為《Enhancing lithium-ion battery monitoring: A critical review of diverse sensing approaches》,文章全面綜述了鋰離子電池多種參數(shù)監(jiān)測(cè)方法的研究進(jìn)展，闡述了各種傳感方法的測(cè)量原理，并對(duì)電池內(nèi)部多參數(shù)監(jiān)測(cè)與多元傳感數(shù)據(jù)應(yīng)用兩個(gè)方面進(jìn)行了總結(jié)和展望。該論文第一署名單位為長(zhǎng)安大學(xué)汽車(chē)學(xué)院，彭俊為第一作者，趙軒教授為通訊作者。

論文封面

智能電池系統(tǒng)是一種集自感知、自決策、自修復(fù)等功能于一體的能量轉(zhuǎn)化與存儲(chǔ)裝置，通過(guò)集成智能材料、先進(jìn)傳感、人工智能等高新技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電池狀態(tài)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和管控。多維度參數(shù)傳感是實(shí)現(xiàn)智能電池功能的關(guān)鍵技術(shù)之一，近年來(lái)，鋰離子電池的內(nèi)外多參數(shù)監(jiān)測(cè)逐漸成為智能電池開(kāi)發(fā)和管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

近年來(lái)電動(dòng)汽車(chē)和儲(chǔ)能系統(tǒng)的電池事故頻發(fā)，為了解決這一問(wèn)題，研究人員進(jìn)行了大量的嘗試和努力，主要的技術(shù)途徑可分為兩條路線(xiàn)：1）更安全的電池，例如固態(tài)電池；2）更智能、更先進(jìn)、更高效的電池管理系統(tǒng)。集成多種傳感單元的智能電池將是實(shí)現(xiàn)更先進(jìn)的電池管理系統(tǒng)的手段之一，通過(guò)對(duì)電池多維度參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)，高效的電池狀態(tài)估計(jì)、故障診斷、安全預(yù)警，從而實(shí)現(xiàn)電池“少”事故，甚至是“零”事故目標(biāo)。

文章全面綜述了鋰離子電池多種參數(shù)監(jiān)測(cè)方法的研究進(jìn)展，分別對(duì)電池的電學(xué)參數(shù)（電流、電壓、內(nèi)阻）和非電學(xué)參數(shù)（溫度、應(yīng)變、變形、氣壓、氣體種類(lèi)）的傳感方法進(jìn)行了全面的總結(jié)分析。闡述了各種傳感方法的測(cè)量原理，傳感器的安裝位置，探頭尺寸，靈敏度、分辨率等傳感性能參數(shù)，并系統(tǒng)的討論了各種傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)，以及適合的應(yīng)用場(chǎng)景。最后，從電池內(nèi)部多參數(shù)監(jiān)測(cè)與多元傳感數(shù)據(jù)應(yīng)用兩個(gè)方面進(jìn)行了總結(jié)和展望。

鋰離子電池多參數(shù)傳感總覽

目前，大多數(shù)商用電池管理系統(tǒng)只對(duì)電池的電流，電壓和部分點(diǎn)的外部溫度監(jiān)測(cè)，這種方法存在一定的局限性，無(wú)法充分反應(yīng)電池的狀態(tài)信息，以至于不能進(jìn)行精準(zhǔn)高效管控。因此，電池系統(tǒng)多維參數(shù)監(jiān)測(cè)是未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)，本文綜述了當(dāng)前鋰離子電池多種參數(shù)傳感的研究進(jìn)展，并分析提出了未來(lái)智能電池多維參數(shù)監(jiān)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)。1）內(nèi)部參數(shù)監(jiān)測(cè)：監(jiān)測(cè)電池內(nèi)部參數(shù)是了解電池內(nèi)部化學(xué)和物理反應(yīng)機(jī)理的重要工具，可以為性能優(yōu)化、實(shí)時(shí)診斷和安全管理提供更豐富的數(shù)據(jù)。但傳感器對(duì)電池內(nèi)部參數(shù)的長(zhǎng)期、準(zhǔn)確測(cè)量仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。集成多種傳感功能的微光機(jī)電傳感器或許是解決這一問(wèn)題的途徑之一。2）多元數(shù)據(jù)應(yīng)用：對(duì)于BMS中多參數(shù)的使用，數(shù)據(jù)融合是關(guān)鍵，直接決定了BMS中多參數(shù)監(jiān)測(cè)的有效性，人工智能技術(shù)是提高BMS可預(yù)測(cè)性和效率的有效手段，有助于開(kāi)發(fā)更精確的狀態(tài)估計(jì)、故障診斷和安全預(yù)警模型。

未來(lái)智能電池多維參數(shù)傳感發(fā)展趨勢(shì)（引自原文）

論文信息：Jun Peng, Xuan, Zhao, Jian Ma, et al. Enhancing lithium-ion battery monitoring: A critical review of diverse sensing approaches, eTransportation 2024:100360.

原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S259011682400050X

（審稿：周姍姍  網(wǎng)絡(luò)編輯：和燕）