基于多尺度格拉姆矩阵熵和数据增强的高精度电池健康状态估计方法

《Journal of Energy Storage》：High-precision battery state-of-health estimation method based on multi-scale gramian matrix entropy and data augmentation

　　多尺度Gramian矩阵熵结合数据增强策略用于锂离子电池健康状态估计，通过Gramian矩阵转换和Shannon熵量化提取电压电流信号中的老化特征，并采用伪标签筛选提升多层感知机回归精度，实验在三个数据集上验证了0.5277%-1.2874%的RMSE性能优势。

　　在现代能源存储系统中，锂离子电池（LIBs）因其高能量密度、优异的充放电效率、较长的使用寿命以及环保特性，被广泛应用于电动汽车、便携式电子设备和航空航天等领域。然而，LIBs作为一种动态且随时间变化的电化学系统，在运行过程中会发生一系列不可逆的电化学反应，例如锂沉积、固态电解质界面（SEI）层的生长以及充电转移阻抗的增加。这些反应会导致电池性能的逐渐退化和可用容量的持续下降，从而缩短电池寿命，并可能引发安全隐患。因此，准确估计LIBs的健康状态（SOH）对于保障能源存储系统的安全性和稳定性至关重要。

目前，LIBs的SOH估计方法主要分为两大类：基于模型的方法和数据驱动的方法。基于模型的方法通常依赖于构建物理模型来反映电池在老化过程中的电化学特性。例如，等效电路模型（ECM）和电化学模型（EM）是常见的模型类型。ECM通过模拟电池内部的电化学行为，如欧姆内阻、极化效应等，来估算电池的SOH。而EM则更进一步，结合电化学反应动力学方程，以更精确的方式描述电池的性能变化。这些模型在某些情况下能够提供较强的物理可解释性，但它们的建模过程通常较为复杂，参数识别困难，并且容易受到外部环境因素的影响，这在一定程度上限制了其在实时系统中的应用。

相比之下，数据驱动的方法不需要对电池的内部电化学机制进行建模，而是通过分析电池的历史运行数据来实现高精度的SOH估计。这类方法具有较强的通用性，建模过程相对简单，且在多样化的操作条件下表现出良好的预测性能。例如，一些研究者利用傅里叶神经网络（FNN）和卷积神经网络（CNN）相结合的框架，实现端到端的SOH估计；也有研究者通过提取充电过程中的最佳充电段作为输入特征，利用深度学习模型进行SOH预测。此外，还有一些方法基于充电电压数据提取关键特征，并采用相关向量机（RVM）或支持向量回归（SVR）等模型进行SOH估计。尽管数据驱动方法在SOH估计领域取得了显著进展，但它们仍然面临一些挑战。例如，手动特征选择依赖于专家经验，且在复杂数据中难以高效提取有效特征；而自动特征提取则通常需要大量计算资源，且模型的可解释性较低，限制了其在实际应用中的推广。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于多尺度Gramian矩阵熵（MGME）和数据增强策略的LIBs SOH估计框架。该框架旨在通过自动提取与电池老化状态密切相关的关键特征，提高SOH估计的准确性和效率。MGME算法结合了Gramian矩阵、高斯滤波和香农熵理论，能够从电压和电流信号中提取反映电池老化程度的健康特征。此外，本文还引入了一种基于数据增强的伪标签提取策略，通过生成和筛选高置信度的伪标签，增强多层感知机（MLP）模型在回归任务中的预测能力。这些方法的结合不仅提升了特征提取的质量，还增加了训练样本的数量和多样性，从而提高了SOH估计的鲁棒性和泛化能力。

本文的研究重点在于如何有效地从LIBs的电压和电流信号中提取健康特征，并利用这些特征构建可靠的SOH估计模型。在实际应用中，电池老化数据往往具有高度的复杂性和不确定性，因此需要一种能够自动处理这些数据并提取关键信息的方法。MGME算法通过将时间序列数据转换为二维图像，并在不同尺度上进行分解和分析，能够捕捉电池信号中隐藏的模式和变化趋势。这一过程不仅简化了特征提取的步骤，还提高了对电池老化状态的识别能力。与此同时，伪标签提取策略则通过数据增强技术，增加了训练样本的数量，并通过筛选高置信度的伪标签，提高了样本的质量。这种方法能够在不依赖额外标签数据的情况下，提升模型的训练效果，从而提高SOH估计的准确性。

为了验证所提出框架的有效性，本文在三个不同的电池老化数据集上进行了广泛的实验。这些数据集涵盖了多种电池化学类型和充放电策略，以确保所提出方法的普适性和适用性。实验结果表明，MGME算法能够有效提取与电池SOH高度相关的健康特征，所有特征的绝对相关系数均大于0.8。此外，结合数据增强策略的伪标签提取方法显著提升了MLP模型在SOH估计任务中的预测精度。在三个数据集上的测试结果表明，所提出方法的均方根误差（RMSE）分别为0.5277%、0.3868%和1.2874%，显示出其在实际应用中的优越性能。

本文的研究不仅为LIBs的SOH估计提供了一种新的解决方案，也为未来电池健康状态监测技术的发展奠定了基础。通过结合MGME算法和数据增强策略，所提出框架在特征提取和模型训练方面均展现出良好的效果，能够有效应对电池老化数据的复杂性和多样性。此外，该框架具有较强的可扩展性，可以适用于不同类型的LIBs和不同的应用场景。在实际应用中，准确的SOH估计有助于优化电池管理系统，延长电池寿命，并降低潜在的安全风险。因此，本文所提出的方法对于推动LIBs在新能源领域的应用具有重要意义。

本文的研究方法主要包括以下几个步骤：首先，采用MGME算法对电池的电压和电流信号进行处理，以提取与电池老化状态相关的健康特征；其次，引入数据增强策略，通过生成和筛选高置信度的伪标签，提升MLP模型的预测能力；最后，通过在三个不同实验室提供的数据集上进行实验，验证所提出方法的准确性和有效性。在实验过程中，我们对不同类型的电池数据进行了分析，包括其化学组成、充放电策略以及老化程度。这些数据的多样性确保了所提出方法的广泛适用性，并为后续的模型优化和改进提供了坚实的基础。

在特征提取方面，MGME算法的核心在于将电池的时序数据转换为二维图像，从而便于后续的特征分析和处理。Gramian矩阵是一种将时间序列数据映射到二维空间的数学工具，它能够保留原始信号的时间和频率信息，为后续的熵计算提供基础。在这一过程中，我们首先对电池的电压和电流信号进行预处理，去除噪声并标准化数据。然后，利用Gramian矩阵将这些信号转换为二维图像，以更直观的方式展示电池运行过程中的动态变化。接下来，通过高斯滤波和下采样技术，对这些图像进行多尺度分解，从而捕捉电池信号在不同尺度下的复杂性。最后，利用香农熵对不同尺度下的图像进行量化分析，提取出与电池老化状态密切相关的关键特征。这些特征不仅能够反映电池的当前状态，还能够预测其未来的性能变化，为SOH估计提供有力支持。

在伪标签提取方面，本文提出了一种基于数据增强的策略，旨在提高MLP模型的训练效果。数据增强是一种常用的图像处理技术，其核心思想是通过对原始数据进行变换，生成更多的训练样本，以提高模型的泛化能力。在本文中，我们采用了一种自适应的数据增强方法，通过调整信号的频率、幅度和相位，生成与原始数据相似但具有不同特征的样本。这些增强后的样本被用作训练数据，以帮助MLP模型更好地学习电池老化特征的分布模式。为了确保伪标签的质量，我们引入了一种筛选机制，通过计算样本的置信度，去除那些可能引入误差的低质量伪标签。这一过程不仅增加了训练样本的数量，还提高了样本的质量，从而显著提升了MLP模型在SOH估计任务中的预测精度。

在实验验证方面，本文选取了三个不同的电池老化数据集，分别来自FU、XJTU和TJU实验室。这些数据集涵盖了多种电池类型，包括不同容量、不同化学体系以及不同充放电策略的LIBs。通过在这些数据集上进行实验，我们能够全面评估所提出方法的性能。实验结果表明，MGME算法在提取电池健康特征方面表现出色，其提取的特征与电池SOH之间具有高度的相关性。此外，结合数据增强策略的伪标签提取方法显著提升了MLP模型的预测能力，使得在不同数据集上的SOH估计误差均控制在较低水平。这一结果不仅验证了所提出方法的有效性，也为未来的研究提供了新的思路和方向。

本文的研究成果对于电池健康状态监测技术的发展具有重要的理论和实践意义。首先，MGME算法为电池信号分析提供了一种新的方法，能够在不依赖复杂模型的情况下，自动提取与电池老化状态相关的健康特征。其次，伪标签提取策略通过数据增强技术，提升了模型的训练效果，使得在有限数据条件下仍能实现较高的预测精度。最后，本文所提出的方法具有较强的通用性和可扩展性，能够适用于不同类型的LIBs和不同的应用场景。这些优势使得所提出框架在实际应用中具有较大的潜力，尤其是在需要实时监测和预测电池健康状态的场合。

未来的研究可以进一步探索MGME算法在其他类型电池中的应用，例如固态电池和钠离子电池等。此外，还可以结合其他机器学习算法，如深度学习和强化学习，以提升SOH估计的准确性和效率。同时，为了提高模型的可解释性，可以进一步研究如何将MGME算法与物理模型相结合，以实现更全面的电池状态评估。此外，还可以探索更高效的数据增强方法，以减少计算资源的消耗，并提高模型的训练速度。这些研究方向将有助于推动电池健康状态监测技术的进一步发展，提高其在实际应用中的可靠性和实用性。

总之，本文提出了一种基于MGME和数据增强策略的LIBs SOH估计框架，为电池健康状态监测提供了一种新的解决方案。通过结合自动特征提取和增强训练样本的方法，该框架能够在不同类型的电池数据中实现较高的预测精度，从而为能源存储系统的安全和稳定运行提供有力支持。本文的研究不仅拓展了电池状态估计的方法体系，也为未来相关技术的发展奠定了基础。随着新能源技术的不断进步，电池健康状态监测的重要性将日益凸显，因此，探索更加高效和准确的估计方法具有重要的现实意义。