本文是由Houguang Wen, Maolin Zhang, Sijing Wang, Wenqi Zhao, Zhuo Zhao, Yuan Wang, Yangxi Yan, Dongyan Zhang, Xiaofei Sun等作者撰写。Maolin Zhang与Xiaofei Sun为通讯作者。作者团队主要来自西安电子科技大学先进材料与纳米技术学院、西安电子科技大学陕西省高轨道电子材料与航天防护技术重点实验室以及西安交通大学机械工程学院。该综述论文发表于Elsevier旗下的期刊《eTransportation》第25卷（2025年），文章编号100456，已于2025年8月14日在线发布。
论文主题： 本文是一篇关于从电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS）中提取健康指标（Health Indicators, HIs）以用于锂离子电池健康状态（State of Health, SOH）估计的综述论文。文章系统性地总结了近年来基于EIS的SOH估计研究进展，重点分析了四种主要的HI提取方法，对比了各自的优势与局限性，并首次对自动无监督识别（Automatic Unsupervised Identification, AUI）方法与传统方法进行了系统性比较。最后，论文从机理、测量和应用三个角度展望了该领域未来的挑战与发展方向。
文章主要观点阐述：
第一，锂离子电池SOH精确评估的迫切性与EIS技术的优势。 锂离子电池因其高能量密度、良好稳定性等优点，广泛应用于消费电子、电动汽车（EVs）和储能电站（ESSs）等领域。然而，电池在长期使用和循环中会发生性能衰减，单体电池的故障可能引发热失控等连锁安全问题。因此，对电池SOH进行实时、准确的评估至关重要。文章指出，传统的SOH估计方法主要分为基于退化机理的经验模型和基于数据驱动的模型。前者通过模拟固体电解质界面（SEI）膜生长、锂枝晶生长等微观机制来反映真实老化状态，但模型建立依赖经验数据，且在复杂工况下误差较大；后者（如分析充放电曲线）无需考虑电化学过程，通用性强，但往往忽略了内部的电化学机制，无法反映真实老化状态，影响了评估的准确性和鲁棒性。相比之下，EIS技术因其非破坏性、响应快速以及能提供丰富的电化学信息，成为一种极具前景的SOH估计手段。它通过向电池施加小幅度的交流信号并获取全频段的响应，能够揭示电池内部多尺度的动力学过程（如欧姆传导、电荷转移、扩散等），从而更深入地反映电池当前的内部状态和老化机理。因此，如何从EIS数据中挖掘出与SOH高度相关的HI，建立稳健的映射模型，是当前研究的核心挑战。
第二，基于原始数据的HI提取方法。 这种方法直接利用EIS原始频谱数据（如奈奎斯特图、波特图中的阻抗实部、虚部、相位等信息）作为输入，通过数据驱动算法自动提取与SOH相关的特征。文章列举了三种常见数据处理方式：1）全频段EIS分析：将整个频段（如0.01 Hz – 100 kHz）数据输入模型，让模型自动选择相关特征。例如，使用高斯过程回归（GPR）、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）等算法进行分析。2）部分频段EIS分析：仅选取信息丰富的关键频段（如中低频段）数据进行分析，可大幅减少测量时间和数据量。研究表明，利用机器学习工具（如SHAP框架）可以识别出对SOH预测最重要的频率点。3）单点频率阻抗分析：追踪特定频率点（如1 kHz）的阻抗变化来在线估计SOH，该方法速度极快，适合在线应用。优势： 无需预设物理模型，依赖算法自动挖掘特征。局限性： 严重依赖模型能力和算力；特征选择仍可能需人工干预；在复杂退化机制下，可能无法准确反映健康状态，且方法本身缺乏可解释性。
第三，基于等效电路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）的HI提取方法。 ECM是最常用的EIS数据分析辅助方法，它通过电阻、电容、电感、常相位元件（CPE）等电路元件的组合来模拟电池内部的电化学过程。从拟合得到的ECM参数（如欧姆内阻 Rs、电荷转移电阻 Rct、SEI膜电阻 Rsei、扩散阻抗 Zw等）可以直接提取HI。文章详细阐述了该方法的技术路线：首先，根据电池的奈奎斯特图特征建立ECM；然后，通过拟合获取电路参数；最后，建立这些参数与SOH之间的数学关系或将其作为数据驱动模型的输入进行SOH预测。为了应对传统ECM的局限性，研究者们进行了多方面改进：1）消除温度与荷电状态（SOC）干扰：通过研究Rct等参数与温度、SOC的关系，建立校正模型（如利用阿伦尼乌斯方程）或选择对SOC不敏感的SOC区间进行测量。2）改进ECM结构以提升拟合精度与泛化能力：针对特定电池类型或关注的关键老化频段（如中低频），设计简化的ECM（如MLECM、SECM），在降低计算复杂度的同时保持甚至提升拟合精度。优势： 能够揭示电化学反应机理，简化计算过程，参数具有明确的物理意义。局限性： 拟合过程严重依赖操作者经验，可能引入人为误差和低效率；难以分离相互耦合的动态过程（如SEI松弛与电荷转移极化在早期循环中可能重叠）；对于不同类型电池需要特定的电路适配，通用性受限。
第四，基于弛豫时间分布（Distribution of Relaxation Times, DRT）的HI提取方法。 DRT是一种模型无关的分析方法，能够将EIS数据转换到时域，得到弛豫时间分布函数γ(τ)。该函数中的峰或谷对应着电池内部不同的物理化学过程（如离子传导、电荷转移、扩散），其位置、高度、面积等特征与这些过程的动力学密切相关。文章指出，通过分析DRT曲线特征随电池老化的演变，可以提取HI用于SOH估计。具体应用方式包括：1）直接分析DRT峰/谷特征：分析峰高、峰面积、峰位等与容量衰减的关联趋势。2）结合单点频率阻抗：利用对SOC和温度不敏感的特征频率点阻抗，与DRT分析结合，提升评估的准确性和效率。3）结合时域数据（如增量容量IC曲线）：提取时-频域融合特征，以反映更全面的老化性能。优势： 无需预设等效电路，能够有效解耦和分离重叠的动力学过程，对理解复杂老化路径有潜力。局限性： 提取的HI峰与SOH之间的相关性可能模糊，需要机理验证；为DRT峰赋予物理意义仍需大量实验，可能引入人为和实验误差。
第五，基于自动无监督识别（Automatic Unsupervised Identification, AUI）的HI提取方法。 为减少传统方法对人工先验知识和手动特征提取的依赖，研究者提出了AUI方法。其核心思想是利用神经网络自动从EIS数据中学习并提取与老化高度相关的潜在特征。典型技术路线包括：1）将EIS数据转换为二维图像：例如使用格拉米角场（GAF）等方法，然后利用卷积自编码器（CAE）、视觉几何组（VGG）等神经网络自动识别特征，再将特征输入模型进行SOH预测。2）将EIS数据转换为特定维度的矩阵：直接作为卷积神经网络等的输入，使网络关注数据点间的整体关系。3）使用生成式模型提取潜在变量：如利用变分自编码器与生成对抗网络（VAEGAN）从EIS数据中提取对噪声鲁棒的潜在变量用于容量估计。优势： 实现了特征提取过程的完全自动化，极大消除了人为因素干扰，提高了泛化能力，推理预测速度快，并能深入挖掘EIS数据中的复杂关联。局限性： 模型缺乏可解释性，提取的特征难以与具体的电化学机理直接关联；其发展依赖于人工智能（AI）模型的进步。
第六，对四种HI提取方法的系统性比较与总结。 文章在总结部分以表格形式清晰对比了四种方法的优缺点。原始数据法的优势在于无需物理模型，但消耗计算资源，且在复杂工况下可能无法准确反映健康状态，缺乏可解释性。ECM法能揭示机理、简化计算，但引入人为误差、效率低，且无法分离耦合过程。DRT法能解耦动态过程，但峰-SOH关联需机理验证，且会引入实验误差。AUI法实现了自动化无监督提取，减少了人工干预，但同样缺乏可解释性，并依赖AI发展。论文强调，AUI方法首次与传统方法进行了系统比较，它通过探索EIS数据中的潜在变量及其与SOH的复杂关联（如利用2D图像和数学矩阵），展现出超越传统方法的潜力。
第七，未来挑战与展望。 论文从三个层面指出了当前研究的不足与未来方向：1）机理层面：电池失效涉及多种物理化学过程的耦合，各机制在容量衰减中的权重以及电化学反应机制与HI之间的映射关系仍不明确。为此，论文创新性地提出了利用电化学噪声（Electrochemical Noise, ECN） 进行SOH估计的潜在途径。ECN信号能捕获电池内部自发的非平衡扰动，对瞬时动力学高度敏感，可能与活性锂损失的程度和机制直接相关，有望弥补EIS在故障敏感性和诊断时效性上的不足。论文还勾勒了从对称电池到全电池，再到电池包的渐进式研究路线。2）测量层面：现有EIS测量设备成本高、功耗大、复杂，难以集成到小型电子设备中实现在线检测。未来需发展高精度、快速、小型化的测量设备。研究方向包括：采用集中式阻抗测量、多正弦信号激励、动态EIS等技术缩短测量时间；以及开发集成DAC、Op-Amp、ADC的模拟前端芯片乃至专用EIS芯片，以实现设备的高度集成。3）应用层面：实验室的单体电池SOH估计技术难以直接应用于存在不一致性的电池包。未来需发展适用于电池包级的SOH估计技术。趋势包括：利用基于少数代表性电池和物理信息机器学习的方法进行包级估计；以及发展车云协同技术，在云端构建电池多源数据库，利用实验室和实时工况数据训练和更新机器学习模型，以解决工况数据有限的问题，推动技术从实验室走向实际应用。
论文的意义与价值： 本综述为基于EIS的锂离子电池SOH估计研究提供了一个系统的理论框架和技术路线图。它全面梳理并对比了四种主流HI提取方法，首次系统比较了新兴的AUI方法与传统技术，为研究者选择和发展合适的方法提供了清晰的指导。更重要的是，论文不仅总结了现状，还前瞻性地指出了当前研究在机理、测量和应用三个核心维度上面临的深刻挑战，并提出了具有建设性的发展方向，特别是引入ECN概念和强调车云协同的应用模式，为未来研究开辟了新的思路。该论文对于推动锂离子电池状态监测、寿命预测、安全管理等技术的进步，保障电动汽车和储能系统的安全可靠运行，具有重要的学术参考价值和工程指导意义。