伴隨電動汽車（chē）、智能電網及便攜電子設備的產業化滲透，鋰離子電池（chí）作為核心儲能載體，其健康狀態（tài）直（zhí）接（jiē）錨（máo）定係統運行的安全邊界（jiè）與經（jīng）濟（jì）效能。剩（shèng）餘使用壽命（RUL）的精準預判（pàn），是實現故障前瞻預（yù）警、運（yùn）維策略動態優化、全生命周期成本管控的核心技術支撐。本文從全生命周期視角出發，係統（tǒng）解構模型（xíng）驅動、數據驅（qū）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（jì）術瓶頸（jǐng），研判未來發展方向，為技術研發與（yǔ）產業轉化提（tí）供係統性參考。

鋰離子電池老化本質是電化學、熱、機械多物理場耦合作用下的漸進式退化過程（chéng），核心演化機製涵蓋SEI膜的動態生長與破裂、鋰枝晶的不可逆沉積、正負極活性材料的相變（biàn）流失及（jí）電解液的分解損（sǔn）耗，其退化軌跡受（shòu）溫度（dù）、充放電倍率（lǜ）、荷電狀態等多因素交叉調控（kòng），呈現顯著（zhe）的非線性、多階段遞進及路（lù）徑依賴特征。高質量數據集（jí）是RUL預測模型構建的基礎，當前主流公開數據集各有適配場景：NASA數據集以（yǐ）多維參數完整性（xìng）見長，適配全場景健康狀態管理；CALCE數據集覆（fù）蓋多放電倍率工況，適合動態負載場景下的（de）模型驗證；Oxford數據集含完整的（de）健康狀態（SOH）與RUL標注，助力長周期退化建模；MIT數據集聚焦LFP電池（chí）快充（chōng）場景，適配早期壽命衰減預（yù）測研究。

RUL預測（cè）技術已形成三大（dà）差異化技術路徑。模型驅動方法依（yī）托物理化學機理構建數學表征模型，具備強可解釋性，但對參（cān）數標定精度要求極（jí）高且計算複雜度突出，典型技術包括（kuò）P2D電化學機理模型、指數/多項式經驗擬合模型及分數階等效（xiào）電路模型。數據驅動方法擺脫對機理認知的依賴，通過挖（wā）掘曆史退化數據中（zhōng）的隱含（hán）規律實現預測，適配複雜動態工況，但其性能高（gāo）度（dù）依賴數據質量與樣本規（guī）模，核心技術涵蓋SVR、GPR等小樣本非線性回歸方（fāng）法，LSTM、Transformer等（děng）時序特征捕捉工具（jù），GAN、VAE等生成式AI樣本增強（qiáng）技術，以及ARIMA、灰色模型等傳統時序統計方法（fǎ）。

混合（hé）驅動方法通過融合前兩類技術的核心（xīn）優勢，實現預測精度與泛化能力的協同提升，本文提出三級耦合分類框架：鬆散耦合通過（guò）模塊串行（háng）交互（hù）實現協同（如RVM+PF）；緊密耦（ǒu）合將物理約束（shù）方程嵌入神經網絡架構，實現機理與數（shù）據的聯合優（yōu）化（如物理信息神經網絡（luò）PINN）；動態耦合依據實時預測誤差與環境工況，自適應調整耦合交互邏輯（如WOUKF+BiLSTM-AM）。需重點關注的是（shì），實際應用中日曆老化（huà）（靜（jìng）置狀（zhuàng）態衰減）與循環（huán）老化（充放電過程衰（shuāi）減）存在（zài）顯（xiǎn）著的耦合疊加效應，忽略二者交（jiāo）互機製（zhì）將導致預測偏差放（fàng）大，亟需構建協同建模框架實現全場景覆蓋（gài）。

當前技術落地麵臨四大核心瓶頸：多物理場（chǎng）多尺度耦合的老（lǎo）化機製難以精準（zhǔn）表（biǎo）征；全生命周期退化數據（jù）稀缺，且實驗室與現場工況（kuàng）數據存在顯著分布差異；邊（biān）緣設備算力約束限製複雜模型的（de）實時部（bù）署（shǔ）；電池個體差（chà）異顯著，導致模型跨型號、跨工況泛（fàn）化能力不足。未來發展需聚焦（jiāo）四大（dà）突（tū）破方向：通過模（mó）型剪枝、量化壓縮、知（zhī）識蒸餾實現技術輕量化，適配邊緣智能部署需（xū）求；融合光纖傳（chuán）感、電（diàn）化學阻抗譜（EIS）等多模（mó）態數據與數字孿生技術（shù），構建高維狀態鏡像；基於聯邦學（xué）習技術打破數據壁壘，實（shí）現跨機構（gòu）隱私保護式模（mó）型共建；構建分階（jiē）段預測框架，適配全生命周期不同老化階段的退化（huà）特性（xìng）。
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（quán）高效運行（háng）的關鍵技術支撐，三大（dà）技術路（lù）徑（jìng）各（gè）有優劣：模（mó）型驅動強於機理解釋，數據驅動適配複雜工況，混合驅動實現（xiàn）優勢互補。未（wèi）來研究需以多源數據融合、邊緣-雲協同計算、跨場景遷移學（xué）習、全生命周期分階段預測為核心突破點（diǎn），破解技術落地瓶頸（jǐng），推動RUL預測技術從實驗（yàn）室研發走向規模化產業應用。