預(yù)測 鋰電池的健康狀況和剩余使用壽命是限制電動汽車廣泛使用的一大難題。隨著時(shí)間的推移，電池性能會通過一系列復(fù)雜的精細(xì)化學(xué)過程而下降。單獨(dú)來看，這些過程對電池性能沒有太大的影響，但合在一起，它們會嚴(yán)重縮短電池的性能和壽命。
來自劍橋大學(xué)和紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)的研究人員設(shè)計(jì)了一種新的方法，通過向電池發(fā)送電脈沖并測量其響應(yīng)來監(jiān)測電池。然后，他們利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以預(yù)測電池的健康狀況和使用壽命。
“安全性和可靠性是最重要的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)槲覀冮_發(fā)的電池可以在一個(gè)小空間里儲存大量能量，”劍橋大學(xué)卡文迪什實(shí)驗(yàn)室的阿爾法·李博士(Dr。 Alpha Lee)說，“通過改進(jìn)監(jiān)測充放電的軟件，并使用數(shù)據(jù)驅(qū)動軟件來控制充電過程，我相信我們可以大大改善電池性能�！�
研究人員設(shè)計(jì)了一種通過向電池發(fā)送電脈沖并測量其反應(yīng)來監(jiān)測電池的方法。然后使用一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來識別電反應(yīng)的具體特征，這些特征是電池老化的信號。研究人員進(jìn)行了超過20,000次的實(shí)驗(yàn)測量來訓(xùn)練模型。重要的是，該模型學(xué)會了如何從無關(guān)的噪聲中區(qū)分重要的信號。他們的方法是無創(chuàng)的，是一個(gè)簡單的附加系統(tǒng)。
研究人員還發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以為退化的物理機(jī)制提供線索。該模型可以告知哪些電信號與老化最相關(guān)，進(jìn)而允許他們設(shè)計(jì)特定的實(shí)驗(yàn)來探究電池退化的原因和方式。
“機(jī)器學(xué)習(xí)是對物理理解的補(bǔ)充和增強(qiáng)，”第一作者之一、同樣來自卡文迪什實(shí)驗(yàn)室的張?jiān)苽ゲ┦?Dr。 Yunwei Zhang)說�！拔覀兊臋C(jī)器學(xué)習(xí)模型識別出的可解釋信號是未來理論和實(shí)驗(yàn)研究的起點(diǎn)�！�
該研究結(jié)果發(fā)表在《自然通訊》雜志上。
