物理信息神经网络（PINN）驱动的电池退化建模和评估

本文探讨了物理信息神经网络（PINN）在锂离子电池退化建模和健康状态估计中的应用。随着锂离子电池在多个领域的广泛应用，其老化和健康管理成为研究热点。文章介绍了西安交通大学陈雪峰、赵志斌课题组提出的PINN方法，该方法通过结合物理模型和神经网络，从经验退化和状态空间方程的角度建模电池退化属性，并设计了一种通用特征提取方法，适用于不同类型的电池和充放电协议。研究结果表明，PINN能够准确预测电池的健康状态（SOH），并在多个数据集上验证了其有效性。这一研究强调了基于物理信息的机器学习在电池管理中的潜力，为电池健康管理和维护决策提供了科学依据。