机械工程学报

作者：歹润润, 魏中宝, 胡鉴

单位：北京理工大学机械与车辆学院 北京 100081

关键词：锂离子电池,析锂诊断,聚类分析,模型参数辨识,主成分分析；

基金：国家重点研发计划(2022YFB2405700)和国家自然科学基金联合基金(U22A20227)资助项目

锂离子电池负极析锂是制约其安全性和寿命的关键问题之一。为提高锂离子电池应用的安全性并延长使用寿命，提出一种基于多维特征挖掘和聚类分析的锂离子电池析锂诊断方法。设计低温析锂试验，采集电池试验循环数据。建立高精度电池等效电路模型，提出基于模型参数辨识和容量增量分析的析锂特征提取方法，以及基于主成分分析法的特征空间降维方法。在此基础上，通过采用粒子群算法优化的基于密度的聚类算法，提出锂离子电池析锂故障的自适应分级诊断方法，并根据电池析锂前后容量差值和物理检测手段检验所提方法的准确性。诊断结果表明，基于多维度特征的析锂诊断结果最优，相较基于电池模型特征的单维析锂诊断方法，漏诊率下降8.00%，较基于容量增量曲线特征的单维析锂诊断方法，漏诊率下降8.00%，误诊率下降3.63%；同时扫描电子显微镜、电感耦合等离子体检验结果与诊断结果一致，能够较为准确诊断出轻度析锂和严重析锂，实现了锂离子电池析锂的分级诊断。

来源：2025年第18期

《机械工程学报》期刊编辑部

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