伴隨電動汽車、智能電（diàn）網及便（biàn）攜電子設備的產業（yè）化滲透，鋰離子電池作為核心儲能載體，其（qí）健康狀態直接錨定係統運（yùn）行的安全邊界與經濟效能。剩餘使用壽命（RUL）的精準預（yù）判，是實現故（gù）障前瞻預警、運（yùn）維策略動（dòng）態優化、全（quán）生命周期成本管控的核心技（jì）術支撐。本（běn）文從全生命周期視角出發，係（xì）統解構模型驅動、數據驅動及混合驅動三大類RUL預測技術體係，結合工程落地實踐拆解核心技術瓶頸，研判（pàn）未來發展方（fāng）向，為技術（shù）研發與產業轉（zhuǎn）化提供係統性參考。

鋰離子電池老化（huà）本質是電化學、熱、機（jī）械（xiè）多物理場耦合作用下（xià）的漸進式退化過程，核心演化機製涵蓋SEI膜的動（dòng）態生長與破裂、鋰枝晶的不可逆沉積、正負極（jí）活性材料的相變流失及電解液的（de）分解（jiě）損耗，其退化軌跡受溫（wēn）度、充放電倍（bèi）率、荷電狀態等多因素交叉調控，呈現顯著的非線性、多階段遞進及路徑依賴特（tè）征。高質量數據集是RUL預測模型構建的基（jī）礎，當前主流公開數據集各有適（shì）配（pèi）場景：NASA數據集以多維參數完整性見長（zhǎng），適配全場景健康狀態管理；CALCE數據集覆蓋多（duō）放電（diàn）倍率工況，適合動態（tài）負載（zǎi）場景下的模型驗證；Oxford數據集含完整的健康狀態（SOH）與RUL標注，助力長周（zhōu）期退化建模；MIT數據集聚焦LFP電池快充（chōng）場景，適配早期壽命衰減預測研究。

RUL預測技術已形成三大差異化（huà）技術路徑（jìng）。模型驅動方法依托物理化學機（jī）理構建數學表征（zhēng）模型，具備強可解釋性，但對參數標定精度要求極高（gāo）且計算複雜度突出，典型技（jì）術包括（kuò）P2D電化學（xué）機理模型（xíng）、指數/多項式經驗（yàn）擬合模型及分（fèn）數階等效電路模（mó）型。數據驅動（dòng）方法擺脫（tuō）對機理認知的依賴（lài），通過挖掘曆史退化數據中的隱含規律實現預（yù）測，適配複雜動（dòng）態工況，但其性能高度依賴數據質（zhì）量與樣本規（guī）模，核心技術涵蓋SVR、GPR等小樣本（běn）非線性回歸方法，LSTM、Transformer等時序特征（zhēng）捕捉工具，GAN、VAE等生成式AI樣本增強（qiáng）技術，以及ARIMA、灰色模（mó）型等傳統時序統計方法。

混合驅（qū）動方法通過融合前兩類技術的核（hé）心（xīn）優勢，實現預測（cè）精度與泛化能力的協（xié）同提升，本文提出三級耦合分類框（kuàng）架：鬆散耦合通過模塊（kuài）串（chuàn）行交互實現協同（如RVM+PF）；緊密耦合將物理（lǐ）約束方程嵌入神經網絡架（jià）構，實（shí）現機理與數（shù）據的（de）聯合優化（如物理（lǐ）信息（xī）神經網絡（luò）PINN）；動態耦合依據實（shí）時預測誤差與環境（jìng）工況（kuàng），自適應調整耦合交互邏輯（如WOUKF+BiLSTM-AM）。需重點關注的是，實（shí）際應用中日曆老化（靜置狀態衰減）與循環老化（充放電過程（chéng）衰減）存在顯著的耦合疊（dié）加（jiā）效應，忽略二者交互機製將導致預測偏差放大（dà），亟需構建協同建模框架實現全場景覆蓋。

當前技術落地（dì）麵臨（lín）四大核心瓶頸（jǐng）：多物理場多尺度耦合的老化機製難以精準表征；全生命周期退化數據稀缺，且實（shí）驗室與現場工況數據存在顯著（zhe）分布差異；邊緣設備算力約束限製複雜模型的實時部署；電池（chí）個體差異顯著，導致模（mó）型跨型號、跨工況泛化能力不足。未來發展需聚（jù）焦四大突破方向：通（tōng）過模型剪枝、量化壓縮、知（zhī）識（shí）蒸餾實現技術輕量化（huà），適配邊緣智能部署需求；融合光纖傳感、電化學阻（zǔ）抗譜（EIS）等多模（mó）態數據與（yǔ）數字孿生技術（shù），構建高維狀態鏡像；基於聯邦學習技術打破數據壁壘，實現跨機構隱私保護式（shì）模型共建；構建分階段預測框架，適配（pèi）全生命（mìng）周期（qī）不同老化階段的退化特性。
關鍵詞：狹縫塗布機
鋰離子電池RUL預測是保障儲能係統安全高效運行的關鍵技術支撐，三大技術路徑（jìng）各有優劣：模型（xíng）驅動強於機理解釋，數據驅動（dòng）適（shì）配複（fù）雜（zá）工況，混合驅動實（shí）現優勢互補。未來研究需（xū）以多源數據融合（hé）、邊緣-雲協同計算、跨場景遷移（yí）學習（xí）、全生命周期分階段預測為核心突破點，破解技術落地瓶頸（jǐng），推動RUL預測技術從實驗室研發走向規模化產業應用。