鋰離子電池被廣泛應(yīng)用於日常生活中的電器產(chǎn)品，隨著全球電動車盛行，電池安全議題備受關(guān)注，研發(fā)電池監(jiān)測及故障診斷技術(shù)愈趨重要。由嶺南大學(xué)（嶺大）科學(xué)教研組助理教授唐曉鵬與上海理工大學(xué)、上海工程技術(shù)大學(xué)和同濟(jì)大學(xué)組成的研究團(tuán)隊，利用極少量的真實電池樣本開發(fā)出嶄新的深度學(xué)習(xí)模型，以在線計算方法測量電池的阻抗特性，成為低成本、高效率及準(zhǔn)繩度高的電池檢測方法。該合著論文《基於小樣本學(xué)習(xí)的多場景電池阻抗譜在線生成》近日在國際著名學(xué)術(shù)期刊《細(xì)胞報告物質(zhì)科學(xué)》（Cell Reports Physical Science）發(fā)表。
電化學(xué)阻抗譜（EIS）可以描述電池內(nèi)部阻抗隨頻率的變化特性，從而反映電池的健康狀態(tài)、老化機(jī)理、功率特性和溫度等，是評估電池性能的重要測試指標(biāo)。惟傳統(tǒng)測量技術(shù)需要採用專業(yè)儀器，涉及昂貴成本、複雜的管理系統(tǒng)及較長的測量時間，未能普及應(yīng)用。業(yè)界亦曾以深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)電池監(jiān)測技術(shù)，但不同電池的溫度、老化程度和效能差異大，需要獲取海量的參考數(shù)據(jù)描述電池狀態(tài)，因此類似方法未能得到普及。
唐曉鵬及其研究團(tuán)隊經(jīng)深入分析及研究，開發(fā)了一種嶄新的電池阻抗測量方法，研究人員提出以「小樣本學(xué)習(xí)方法」，利用模擬技術(shù)產(chǎn)生大量「虛擬電池」樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以解決電池數(shù)據(jù)不足的問題。這些樣本涵蓋大多數(shù)的電池狀況，包括不同的電池化學(xué)物質(zhì)、老化程度、剩餘容量和溫度等。團(tuán)隊其後再使用少量（少於30組）真實的電池樣本，來微調(diào)深度學(xué)習(xí)模型，以獲得最終的在線電池檢測計算方法。通過該方法獲取的檢測結(jié)果誤差低至百分之五，優(yōu)於大多數(shù)需要海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的同類算法。
唐曉鵬表示，是次研究的突破在於利用極少量電池樣本就能建立準(zhǔn)繩度高的深度學(xué)習(xí)模型，較大多數(shù)需要涉及「大數(shù)據(jù)」的同類演算法更勝一籌。他表示：「我們只需要將電池數(shù)據(jù)上載到網(wǎng)上，就能自動檢測電池的阻抗信息，從而了解電池的健康狀態(tài)，突破了傳統(tǒng)使用儀器檢測的時間和地域限制。此外，新技術(shù)縮短了獲取電池阻抗性能所需的時間，更大大降低檢測成本，能在社會普及應(yīng)用，全面提高電池系統(tǒng)的安全性和可靠性。」
以近年愈趨普及的電動車為例，唐曉鵬作進(jìn)一步解釋：「電動汽車中包含數(shù)百至數(shù)千個電池，任何一個單體電池的故障都會影響到整個電池組的性能，甚至產(chǎn)生安全隱患。新研發(fā)的技術(shù)降低了電化學(xué)阻抗技術(shù)在工程場景中的應(yīng)用門檻，為分析電池失效機(jī)制提供了快速且廉價的工具，可以有效提升電池風(fēng)險的預(yù)警能力，從而提升電動汽車安全性?！?/p>
頂圖：嶺南大學(xué)科學(xué)教研組助理教授唐曉鵬介紹研究結(jié)果。嶺大供圖
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