近日，Shangwei Zhou、Wenjia Du、Bastian Mager、Paul R. Shearing、Thomas S. Miller和Rhodri Jervis等研究人员在《Joule》期刊上发表了一项重要研究，题为“Batch diagnosis of batteries within one second”。此项研究主要隶属于能源存储、电化学诊断和电池技术领域。鉴于全球对规模化、可持续能源存储需求的快速增长，特别是在电动汽车和储能系统领域，对电池模块进行快速、低成本且准确的健康状态评估成为了一个紧迫的工业挑战。传统的电化学阻抗谱技术虽然能提供详尽的电池内部信息，但其测量耗时（通常需要几分钟）、设备昂贵且操作复杂，难以适用于吉瓦级电池工厂的大规模生产质量控制、退役电池的快速分选以及电池使用过程中的实时监控。因此，本研究旨在开发一种能够在一秒钟内完成对整个电池模块诊断的全新技术，该技术需保持与电化学阻抗谱相当的诊断精度，同时大幅降低成本与时间，以满足工业界对高通量、实时电池诊断的迫切需求。

研究的核心是提出并验证了一种名为“多通道多频电激励响应”的创新诊断技术。该研究详细的工作流程可概括为以下几个主要部分：技术原理验证、单电池响应分析、多通道并行测量技术开发以及操作状态下的验证。

首先，研究团队从一台报废的特斯拉Model S电池包中回收了8个18650圆柱形锂离子电池作为主要研究对象。为了验证MMER技术原理的可行性，他们同时对这些电池进行了传统的EIS测量和单频的“多频电激励响应”测量。EIS测量使用Gamry Reference 3000恒电位仪在10 kHz至1 Hz的频率范围内进行。与此同时，他们使用基于沃尔什函数合成的二进制多频激励信号（基础频率为2 Hz，包含2到512 Hz的9次主谐波）对每个电池进行激励，并测量其电压响应。此激励信号的关键优势在于其二进制特性，非常适合由现场可编程门阵列等数字硬件高效生成，且能提供比传统叠加正弦波更强的激励和更高的信噪比。数据处理方面，研究通过计算电池间EIS谱和MER电压响应的欧几里得距离矩阵，来量化电池之间的差异性。结果表明，仅需1秒测量得到的MER电压响应，其反映的电池间差异模式与耗时约1.25分钟的EIS测量结果高度一致。例如，电池#2、#3和#5在两种方法中均显示出更高的阻抗/电压响应，表明它们健康状态较差。这一步骤成功验证了时间域的多频电压响应能够有效捕捉频域的阻抗信息，为后续技术开发奠定了理论基础。

其次，在确立了MER的有效性后，研究深入分析了单电池响应的特性。他们进行了重复性测试，证明在相同测试条件下，MER测量具有高度可重复性，多次测量的响应几乎完全重叠。此外，他们还研究了激励信号幅度变化对响应的影响，发现尽管响应幅值会随激励电流成比例变化，但信号的相位和形状信息保持不变，这为后续在多电池串联、电流共享的场景下进行比较分析提供了依据。为了模拟实际应用中的噪声环境，研究还在原始信号中添加了不同比例的白噪声，结果显示，在噪声低于10%的情况下，MER技术仍能稳健地区分不同健康状态的电池。

研究的第三部分，也是最具创新性的部分，是开发并演示了多通道多频电激励响应技术。此前单电池顺序测量的总时间仍随电池数量线性增加。为解决此瓶颈，研究将8个电池串联连接，使同一个多频激励电流同时流经所有电池。他们开发了一套多通道数据采集系统，使用NI 9205和NI 9220模块同步采集每个电池两端的电压响应。整个模块的测量时间被压缩至1秒，与电池数量无关。相比之下，对8个电池进行单独的EIS测量需要约10分钟，单独的MER测量需要8秒。MMER技术的核心优势在于，它跳过了将时域响应转换到频域并拟合阻抗模型的复杂步骤，直接比较在完全相同的共享激励电流下，各电池产生的原始电压响应。这些响应本身就编码了每个电池独特的阻抗特性。实验结果显示，通过MMER在1秒内获得的多通道电压响应，能够清晰地区分出性能较差的电池（如#4和#8），其结果与这些电池在C/10倍率放电测试中表现较差的趋势相符。这证明了MMER技术不仅快速，而且其诊断结果与电池的实际性能具有良好的一致性。

最后，研究还探索了MMER技术在“操作中”诊断的潜力。他们在一颗高功率的INR-21700-P45B电池以3.5A放电的过程中，同步施加了多频二进制扰动信号。结果表明，即使在动态放电、系统并非严格稳态的条件下，MMER仍能成功采集到超过2000个连续的1秒电压响应，并捕捉到电池阻抗随荷电状态变化的预期趋势（例如在低SOC时响应幅值增加）。这突破了传统EIS需要在开路或稳态下测量的限制，为实现电池在真实工作状态下的实时、“EIS-like”的健康监控开辟了道路。

本研究的主要结论是，成功开发并验证了一种革命性的电池批量诊断技术——多通道多频电激励响应。该技术能够在短短1秒内完成对整个串联电池模块所有单元的同步筛查，诊断准确性与电化学阻抗谱相当，但测量时间减少了99%以上。其科学价值在于，它提供了一种全新的电池电化学信息提取范式，即绕过复杂的频域变换，直接在时域利用共享激励下的响应差异进行诊断，这深化了我们对电激励信号与电池状态之间映射关系的理解。在应用价值方面，MMER技术具有颠覆性的潜力：其FPGA兼容的硬件设计使得系统成本大幅降低、结构紧凑；测量时间与电池数量无关的特性，使其完美适配吉瓦工厂每分钟上千颗电池的生产节拍，可用于生产线上的一致性筛选和品质控制；同时，它也适用于退役电池的快速、安全分选，以及车载电池管理系统中实时的安全监控和健康状态估计。此外，该技术的原理具有普适性，可扩展至燃料电池、电解槽等其他电化学系统的诊断。

本研究的亮点突出体现在以下几个方面：第一，提出了前所未有的“一秒内完成电池模块批量诊断”的性能指标，并成功实现了原型验证。第二，方法学上具有高度创新性，创造性地将基于沃尔什函数的二进制多频激励与多通道同步响应比较相结合，省去了传统阻抗分析的必要步骤。第三，展示了强大的“操作中”诊断能力，能够在电池充放电过程中进行实时监测，这是传统EIS无法实现的。第四，技术路径兼顾了高性能与低成本，通过采用FPGA和简单ADC等硬件，为工业大规模部署扫清了经济性和复杂度的障碍。第五，研究设计严谨，不仅在新电池上测试，更聚焦于实际应用中更具挑战性的退役电池模块，并通过与EIS、放电性能测试的交叉验证，充分证明了其有效性和鲁棒性。

总而言之，这项由伦敦大学学院、牛津大学等机构团队完成的研究，为解决电池大规模制造与循环利用中的核心诊断瓶颈提供了一条极具前景的技术路线。MMER技术有望成为推动电池产业向更高效、更安全、更可持续方向发展的关键使能工具之一。