PIFHDL老化诊断模型

快充工况精准估算

针对电池复杂性与不确定性，将模糊系统融入物理信息神经网络，实现对快充锂电池健康状态的精准诊断。

Wei, Gao · 张向文 · 杨建刚 · Zou, Shuizhong · Yuan, Huang

Journal of Energy Storage 2026

技术优势

快充下更准

模糊系统通过隶属函数和 IF-THEN 规则处理电池不确定性，提升 SOH 预测精度。

更像电池模型

架构与电化学模型相似，能自然利用领域知识，减少黑箱成分。

应用场景

• 电池健康管理：在电池管理系统中实时估算 SOH，为运维提供预警。
• 电池老化诊断：从充电曲线中诊断老化状态，无需破坏性测试。
• 工业预测性维护：对工业电池组做预测性维护，减少非计划停机。
• 可穿戴设备电源管理：在可穿戴设备受限算力下预测电池寿命，延长使用周期。