英文原题：Precise State-of-Charge Mapping via Deep Learning on Ultrasonic Transmission Signals for Lithium-Ion Batteries
通讯作者：黄云辉，华中科技大学；沈越，华中科技大学
作者：Zhenyu Huang（黄震宇）, Yu Zhou（周宇）, Zhe Deng（邓哲）, Kai Huang（黄锴）, Mingkang Xu（许明康）, Yue Shen（沈越）*, and Yunhui Huang（黄云辉）*
锂离子电池是当下广泛应用的一种电化学储能装置。锂离子电池(LIB)中荷电状态(SoC)分布不均匀是导致局部电化学性能快速衰减的关键因素。目前，众多方法被用来表征和证明了电极在不同尺度上的不均匀SoC分布，然而并没有有效的非破坏性的方法能够直接看到电池内的SoC不均匀分布。
近日，华中科技大学黄云辉教授课题组在ACS Applied Materials & Interfaces 上发表了关于锂离子电池SoC分布表征技术的最新研究进展。该团队开发了一种深度学习算法来分析超声透射信号，并成功地从复杂的超声波形中挖掘出与之对应的SoC。结合步进式扫描技术，该方法可以实现对软包电池的无损原位SoC分布成像，并拥有1毫米的平面内分辨率。与其他方法相比，该方法具有无损、高分辨率、低成本和与商用大型电池良好兼容性的优点，更能揭示锂离子电池内部SoC分布的不均匀性。
图1. SoC与声学之间的响应。(a,b )在充放电过程中，穿过不同荷电状态下的1号锂离子电池的超声信号在时域上的表现; (c, d)在频域上的表现; (e)在1号，2号和3号电池上，SoC与超声信号飞行时间之间的相关性；(f,g）SoC 与0.7 MHz附近的肩峰强度(f)和肩峰频率(g)之间的相关性。
钴酸锂软包电池在充放电过程中的脱锂/嵌锂行为会导致电池的声学特性发生变化，电池上某处的超声透射信号在时域图（a,b）和频域图（c,d）上的表现说明，ToF，肩峰的频率和强度与SoC之间均存在相关性。但不同的声学特性与SoC之间的响应关系如图1e-g所示，结果表明，根据这些单一声学特性和SoC之间的简单关系不足以获得准确的SoC。
图2. 通过深度学习和ICP-OES两种方法确定的局部SoC结果对比，所研究的SoC位点选自于4号，5号和6号电池上的不同位置，三块电池所处的理论SoC分别为30%，50%和70%。
为了提高预测准确度，作者开发了深度学习算法，将整个超声透射波形作为输入量，代替传统的依赖单一声学特征的电池特性预测方法。图2的结果表明，深度学习模型所预测的SoC和ICP-OES测量的SoC高度一致，在不同电池上的SoC均方根误差（RMSE）被成功降低到3.02%。
图3.(a) 充电过程中，4号电池的SoC分布图像。(b) 不同理论SoC下，4号电池的实际SoC的概率密度直方图。
图3b显示了某电池在不同的理论SoC时刻，电池上的实际SoC的概率密度直方图，其分布大致符合高斯分布。在充电过程中，SoC分布的不均匀性先强后弱。在充电的中间阶段，电池中SoC的标准偏差（STD）可达到5.5%左右，这表明电池上的SoC分布在电压平台区域更加不均匀，即当电池电压对SoC变化不敏感时，SoC分布的不均匀性更差。
超声扫描技术可以实现软包锂离子电池的无损原位高精度SoC分布成像，但不是依靠单一的声学特征量，而是必须依靠对完整超声波形的深度学习分析。这种技术有助于LIB制造商了解电池故障机制和开发高性能锂离子电池。
ACS Appl. Mater. Interfaces. 2023, 15, 6, 8217–8223
Publication Date: February 3, 2023
https://doi.org/10.1021/acsami.2c22210
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