你知道怎么评估锂电池的使用寿命吗？

锂离子电池的在安全性和可靠性一直都 是其应用中必须十分关注的问题，主要体现在能量大、电压高、且电解液大多为有机易燃物，应 用不当时可能导致电池温度升高、着火甚至爆炸;过充电、过放电会导致电池内部材料特性发生变 化，造成不可逆的容量损失，从而导致性能下降，寿命缩 短。过放电还会使电池内部的锂离子金属化，以致引起 短路甚至爆炸; 由于工艺的差异性，电池内阻往往不一致，随着充 放电的循环进行，电池组内单体电池的性能失衡，使电池 组的寿命缩短。 电池故障可能导致用电设备/系统的性能下降或故 障、甚至致命任务失败，增加成本。比如，电动车锂离子 电池管理不当，引起着火和爆炸。航空航天领域，电源 系统故障是导致任务

失败的主要原。例如，1999 年，美国的太空试验 AFＲL 由于电池内部阻抗异常导致 试验的失败;2013 年，数架波音787 梦幻客机由于锂离子 电池

 

针对近年锂离子电池健康管理和寿命预测相关研究 的综述包括:文献等对故障预测和健康管理技术进 行综述，涉及很多应用于锂离子电池的方法和实例; 文 献对锂离子电池状态监测和估计方法进行了总结; 对锂离子电池的退化机理、老化建模和估计等 进行充分分析;文献对电动车 BMS 的相关支撑技术 进行了系统分析;文献对锂离子电池寿命预测的部 分典型方法进行分析。另外，荷电状态( state-of-charge， SOC) 和健康状态( state-of-health，SOH) 估计、建模的相关 研究较多，为相关领域的研究人员提供了重要参考。然 而，目前尚缺少对于发展较快的锂离子电池的性能退化 建模、健康评估和寿命估计方法的相对系统性的归纳和 总结。

性能或健康状态表征电池相对于新电池，其存储电 能、能量的能力，是定量描述电池退化程度的指标。随着 电池充放电次数的增加，其性能或健康状态逐渐衰减。 退化状态识别就是不同性能变量映射到对应健康因子 (以确定对象系统当前健康水平的过程， 是实现 ＲUL 预测的前提条件。 一般可以采用容量、功率及阻抗表征电池的退化状 态，额定容量的衰减程度是电池健康状态的重要表 征，通过测量或估计电池最大充电容量计算。亦可以通 过电池最大输出功率的退化表征退化状态，另外，随着锂 离子电池充放电次数的增加，其内阻不断增大，能量损耗 增加，文献都采用电池内阻描述电池的 SOH，这 种方法的关键必须准备获得内阻值

 

电池的全寿命周期对电池进行各种加速试验， 如温度加速、放电速率、放电深度加速等，即按照一定 放电速率放电( 厂家规定或行业内标准) 定期对电池 容量 进 行 测 试，估计电池容量的退化模型。文 献［采用经验指数模型和多项式回归模型集成方 法跟踪锂电池的容量退化趋势，采用三参 数指数退化模型描述锂电池的容量退化趋势，文 献利用安时法获得电池容量，并采用高斯过程 回归法获得容量的退化趋势。Moo 等人采用增强 的安时法评估锂离子电池的 SOH。 安时法是一种离线方法，对于在线应用

 

提出了改进方法—Ah-V 方法，采用恒流放电，通过电流 积分得到电充放电电量和电池充放电电压和开路电压之 间的关系函数，利用非线性拟合建立电池 SOH 与这些电 压之间的关系。在线应用时，通过估计电池的开路电压 即可实现对电池 SOH 的估计，前提条件是准确估计电池 的开路电压。所述的退化状态识别方法，对比分析如下: 电化学分析法可以给出电池老化过程的详细解 释，但该方法是破坏性、侵入式的方法，仅适用于电池生 产与设计人员改善设计，却不适用于工程应用。安时法方法简单，便于实现。但电池的充放电 实验环境及实验条件很难覆盖实际应用的复杂环境 和工况，且测试时间长