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phm故障预测方法封面文章上海交通大学王冬副教授团队：从PHM的关键步骤看锂离子电池PHM研究进展CJME论文推荐

　　在工業4.0的背景下，預測和健康管理(PHM)得到了相當大的關注。電池PHM有助于電氣設備的可靠和安全運行。然而，相關綜述仍有不足之處。本文從電池PHM的關鍵步驟出發，系統地回顧了近年來電池PHM的研究進展，爲研究人員和實踐者提供了一些有價值的展望。

　　電池PHM是近幾十年來電池成爲主流儲能組件的新興課題。電池因其高密度、環保、重量輕等特點，在現代設備中得到了廣泛的應用，尤其是锂離子✅電池。有大量的電子設備，如智能手機、電動汽車(EV)、無人機、儲能系統等。電池作爲驅動電源，是電子設備中最重要的部件，電池的健康狀況直接決定了設備能否正常運行。電池驅動的電子設備往往是複雜的，因爲它涉及到電化學，電學，甚至力學。同樣，電池PHM包括健康狀態估計與預測、故障診斷、電池維護等。首先，健康狀態(SOH)和剩余使用壽命(RUL)是近期文獻中備受關注的電池健康狀態主題。SOH表示相對放電容量與額定容量的比較。此外，隨著電動汽車事故的頻繁發生，電池故障診斷受到越來越廣泛的關注，如熱管理、電壓故障、內部短路檢測等。准確的電池故障診斷對于保證電池和電子設備的安全可靠運行有著重要的地位。相對來說，電池維護受到的關注較少，還有很多空間需要探索，如預測性維護。

　　在本文中，我們查閱了2018~2023年與電池PHM相關的大量文獻，總結了電池PHM領域的進展，包括：(1)電池測試和公共數據集，(2)故障診斷和預測方法，(3)健康狀態估計和健康管理方法。最後一個方面包括健康狀態估計方法、剩余使用壽命預測方法和預測性維護方法。對每種方法進行了詳細的分析。基于調查結果，我們相應地討論了電池PHM存在的挑戰，並總結了未來✅的研究機會。

　　在本文中，第2章首先介紹了電池的測試方法和電池的公共數據集，這是電池PHM的基礎。其次，介紹了電池PHM的兩個重要組成部分。第3章中簡要介紹了電池故障診斷和預測。第4章介紹了電池健康狀態的估計和預測方法。最後，第5章討論了電池PHM的挑戰和未來的研究機會。最後一部分總結了本文的結論。

　　在人工智能等新技術的幫助下，電池PHM具有良好的前景。本文分別從電池PHM的主要步驟對電池PHM進行了系統的綜述。分析了大量的出版物，回顧了最近六年(2018~2023)電池PHM的最新發展。

　　(1)首先，電池測試和電池數據集作爲電池PHM的基礎至關重要。綜述了電池的各種測試方法，包括一般電性能測試、壽命周期測試、安全性和可靠性測試。由NASA ProE領導的學術和工業機構的公共數據集被收集。分析每個數據集的特征和特征，爲研究人員提供方便。雖然有很多實驗性的公共數據集，但更多的車載電池數據集的需求。

　　(2)其次，回顧了電池的診斷和預測方法。電池故障可分爲電池外部故障、電池內部故障和熱失控三大類;電池診斷與預測方法可分爲基于模型和實驗的方法和數據驅動的方法。應該探索更強大、更可靠的診斷和預測方法，以最大限度地降低安全風險。

　　(3)討論了SOH估計方法和RUL預測方法。它們通常包括數據驅動方法、基于模型的方法和混合方法。隨著大數據時代的到來，數據驅動方法得到了快速發展，因此本文主要對數據驅動方法進行研究。預測性維護方法正在發展中，並將在不久的將來成爲一種趨勢。未來的電池PHM將更加智能化、自動化和自適應。結合人工智能、物聯網、雲計算等新技術，電池PHM將邁上新台階。

　　隨著人工智能和雲計算的快速發展，對電池PHM提出了更高的要求。同時也爲今後的研究提供了發展機遇。

　　(1)借助大數據雲平台，可以實現在線、遠程電池PHM。將電池PHM與物聯網(IoT)相結合，將實現電池PHM系統的網絡化和智能化。

　　(2)混合預測方法和基于物理信息的數據驅動方法具有較強的魯棒性和通用性，將在未來電池PHM中發揮重要作✅用。

　　(3)新型的無損檢測技術和先進的高精度傳感器是電池PHM日益增長和迫切的需求。

　　(4)數字孿生技術在電池PHM中的應用值得探索。電池數字化建模將使電池PHM更加准確可靠。可以進一步促進設備全生命周期數字化管理的實現，降低運維成本等。

　　(5)邊緣計算的發展將爲數據驅動電池PHM算法提供所需的計算能力和曆史數據。

　　本文可以爲電池PHM的發展提供一些思路，爲相關領域的學者和工業屆上下遊的企業等人員提供一些指導，促進電池健康管理的快速發展。

　　王冬（通訊作者），博士，國家特聘青年專家，上海交通大學機械與動力工程學院工業工程與管理系副教授、博導。致力于智能運維與大數據分析研究，研究成果應用于航天五院、華爲、聯想、西部數據、上海電氣、秦山核電、中國核動力、上海核工程等企業合作中，獲2023年中國發明協會“發明創業獎項目獎”金獎。受聘擔任IEEE Sensors Journal DATP專題主編，Mechanical Systems and Signal Processing、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、Measurement、Journal of Dynamics Monitoring and Diagnostics副主編。所指導的學生獲首屆國家自然科學基金青年學生基礎研究項目(博士生)、科創競賽全國特等獎和一等獎4次、上海交通大學學術之星提名2人、國際會議Best Paper Award等榮譽。

　　孔金震（第一作者），博士，河北工業大學機械工程✅學院講師、碩導，河北工業大學“元光學者”、河北工業大學機械工程學院“興冀青年拔尖人才”。2023年于上海交通大學獲得博士學位，長期從事設備故障預測及健康管理、動力電池健康狀態評估及壽命預測理論與方法、智能運維與大數據分析等研究，主持國家自然科學基金青年基金1項、天津市科研項目1項、校企合作橫向項目1項，作爲學術骨幹參與包括國家重點✅研發計劃、國家自然科學基金創新群體項目、國家自然科學基金等多項國家級課題。發表SCI論文10余篇，出版英文專著1章，獲批國家發明專利授權2項。獲得上海市優秀畢業生、黑龍江省三好學生、第十六屆“東風日産杯”全國工業工程應用案例大賽一等獎、第五屆上海市工程管理創新大賽一等獎、首屆全球應用算法實踐典範大賽BPAA全場大獎、第十七屆“華爲杯”中國研究生數學建模競賽二等獎等。擔任Mechanical Systems and Signal Processing、IEEE Transactions on Transportation Electrification、IEEE Sensors Journal等10余個國際學術期刊審稿人。

　　JME學院是由《機械工程學報》編輯部2018年創建，以關注、陪伴青年學者成長爲宗旨，努力探索學術傳播服務新模式。

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