锂离子电池的三维电化学-磁场-热耦合模型及其在电池健康监测与故障诊断中的应用

原文标题：Three-dimensionaelectrochemical-magnetic-thermalcoupling model for lithium-ionbatteries and its applicationin battery health monitoringand fault diagnosis

doi: https://doi.org/10.1038/s41598-024-61526-0

这是一篇关于锂离子电池健康监测和故障诊断的学术论文，主要介绍了三维电化学-磁场-热耦合模型的建立及其在电池状态监测和故障诊断中的应用。以下是对这些核心内容的简要概述：

1. 研究背景与挑战:
   • 锂离子电池因高能量密度和安全性问题而广泛应用，但其内部短路、开路等故障需实时监测和诊断。
   • 现有检测方法如拆解法和原位法存在破坏性、精度低或响应慢等问题。
2. 三维耦合模型的建立:
   • 结合P2D电化学模型和毕奥-萨伐尔定律，建立锂离子电池的电化学-磁场-热耦合模型。
   • 模型考虑了电池内部电流密度分布、电压分布及磁场分布，通过有限元方法计算磁场分布。
3. 模型验证与应用:
   • 通过模拟正常电池和故障电池（如内部短路和裂纹）的磁场分布，验证模型的有效性。
   • 模拟结果显示，内部短路时磁场异常增加，裂纹两端磁场也异常升高。
4. 实验验证:
   • 使用18650电池组进行实验，通过移除不同位置的电池模拟单电池故障。
   • 实验结果表明，磁场异常分布可准确反映故障电池的位置和状态。
5. 磁场检测的优势:
   • 磁场检测法具有非接触、无损、高灵敏度和快速响应的特点。
   • 与温度检测相比，磁场检测能更早识别短路问题，及时干预防止事故。
6. 未来研究方向:
   • 提高模型的精度和网格细化，以获得更真实的计算结果。
   • 引入高分辨率设备如光纤磁场传感器，提高磁场分布图像的精度。
   • 结合老化模型预测电池寿命，实现多点实时测量和磁场图像重建。

这篇文章为锂离子电池的健康监测和故障诊断提供了一种新的非接触式检测方法，通过三维耦合模型和实验验证，展示了其在实际应用中的有效性和潜力。