一种电池包寿命预测数字孪生系统的制作方法

本发明涉及电池包检测，具体为一种电池包寿命预测数字孪生系统。

背景技术：

1、数字孪生技术通过构建与物理实体电池包实时映射的虚拟模型，在新能源汽车、电化学储能电站以及消费电子产品等领域，为实现电池的健康状态监控、剩余使用寿命预测、故障诊断与安全管理提供了重要的技术支撑。

2、现有技术在构建电池数字孪生系统时，通常面临多重技术瓶颈。物理机理模型、数据驱动模型以及参数辨识方法往往是割裂的。它们在独立的框架下运行，信息无法实现有效的双向流动。这种分离导致系统对电池状态的描述不完整。寿命预测的依据也多限于电压、电流的宏观电学数据。这些数据对于电池内部材料的早期微观退化并不敏感。因此，现有预警机制通常滞后，在性能已发生显著衰退时才能做出响应。同时，电池个体间存在的制造差异和使用历史不同，导致模型参数漂移严重。为特定电池标定的模型，直接应用于其他电池时精度会大幅下降，泛化能力受到根本性制约。此外，高精度的多物理场仿真本身计算成本高昂。现有技术为了提高效率，常采用固定的简化策略。这种静态的计算资源分配方式，无法根据电池状态的复杂性进行自适应调整，难以兼顾精度与效率。最后，现有模型一旦建立，其内在结构往往是固定的。面对新的老化模式或未曾预见的工况，模型的适应能力有限，其长期有效性难以保证。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种电池包寿命预测数字孪生系统，解决了现有技术中物理机理、数据驱动和参数辨识的不同模型之间相互割裂，进而导致对早期微观退化特征不敏感、预警滞后，模型难以克服个体差异、泛化能力不足，并且模型结构固化、计算资源分配缺乏弹性，难以兼顾长期预测的精度、效率与自适应能力的问题。

2、为实现上述目的，本发明第一方面提供一种电池包寿命预测数字孪生系统，包括：

3、数据采集模块，用于获取电池包的运行数据；

4、存储器，用于存储程序指令；

5、处理器，与所述存储器连通，所述处理器被配置为执行所述程序指令时，实现：

6、建立一个由多物理场耦合模型求解模块、微弱退化特征提取模块和模型参数校正模块构成的模型体系；

7、其中，

8、所述多物理场耦合模型求解模块，用于求解表征所述电池包内部电化学场、热力学场和力学场耦合状态的方程组；

9、所述微弱退化特征提取模块，用于从所述运行数据中解析出表征电池早期老化过程的微弱特征信号；

10、所述模型参数校正模块，用于根据电池组的历史运行数据，对所述多物理场耦合模型的参数进行校正；

11、以及，

12、构建一个异构代数融合引擎，所述异构代数融合引擎用于基于所述微弱特征信号以及由所述模型参数校正模块确定的参数空间拓扑结构，协同调控所述多物理场耦合模型求解模块的求解过程，并基于该过程的输出结果，生成所述电池包的寿命预测信息。

13、在一个可选的实施方案中，所述多物理场耦合模型求解模块通过将所述耦合方程组离散化为高阶状态张量，并采用张量网络分解对所述高阶状态张量进行求解。所述异构代数融合引擎具体用于根据所述微弱特征信号的变化，动态调整所述张量网络分解运算中的张量秩，以自适应地分配计算资源。

14、在一个可选的实施方案中，所述微弱退化特征提取模块通过构建一个表征电池内部电化学环境的等效哈密顿量，并通过分析所述等效哈密顿量的本征能谱来提取所述微弱特征信号。所述运行数据包括从声发射传感器、电化学阻抗谱分析仪或应力传感器中获取的微观物理场数据，该微观物理场数据被用于构建所述等效哈密顿量中的微扰项。

15、在一个可选的实施方案中，所述模型参数校正模块通过分析所述电池组的历史运行数据以构建参数流形，并利用所述参数流形的拓扑不变量对所述多物理场耦合模型的参数进行校正，以消除个体电池间的非本质差异。

16、在一个可选的实施方案中，所述模型参数校正模块具体采用持续同调算法分析所述电池组的历史运行数据，以构建所述参数流形并提取所述拓扑不变量。

17、在一个可选的实施方案中，所述异构代数融合引擎通过构建一个在代数层面融合了所述求解模块计算结构的对称性、所述微弱特征信号的谱结构以及所述参数空间拓扑结构的统一数学框架，实现对所述多物理场耦合模型求解模块的协同调控。

18、在一个可选的实施方案中，所述处理器执行所述程序指令时还实现：基于所述多物理场耦合模型求解模块输出的电池内部状态变量，计算所述电池包的健康状态及剩余使用寿命。

19、在一个可选的实施方案中，所述处理器执行所述程序指令时还实现：比较所述健康状态的计算值与来自外部测量的实测值以获得预测误差；根据所述预测误差，反向优化所述异构代数融合引擎的内部参数，以实现模型的自适应更新。

20、本发明第二方面提供一种电池包寿命预测数字孪生方法，该方法包括以下步骤：

21、获取电池包的运行数据，并对所述运行数据进行预处理；

22、构建一个异构代数融合引擎；

23、在所述异构代数融合引擎的调控下，协同执行以下操作：

24、求解表征所述电池包内部电化学、热和力学状态的耦合方程组；

25、从所述运行数据中解析出表征电池早期老化的微弱特征信号；

26、根据电池组的历史运行数据，对所述耦合方程组的模型参数进行校正；

27、基于协同执行操作的结果，生成所述电池包的寿命预测信息。

28、在一个可选的实施方案中，所述方法还包括：

29、基于所述寿命预测信息，实时更新所述电池包数字孪生体的虚拟模型。

30、本发明提供了一种电池包寿命预测数字孪生系统。具备以下有益效果：

31、1、本发明通过构建一个异构代数融合引擎，协同调控多物理场耦合模型求解、微弱退化特征提取及模型参数校正三个模块，实现了物理机理、微观特征与统计规律的深度融合。该引擎确保了不同模块间的信息能够实时交互和相互约束，克服了传统方法中各模型独立工作、信息割裂的缺陷，从而使得对电池内部状态的解析更为全面和精确，进而提升了寿命预测的整体准确性。

32、2、本发明通过引入量子衍生特征提取模块，将电池内部的微观物理场数据构建为等效哈密顿量，并分析其能谱变化以识别早期退化特征。这种方法能够捕捉到材料微观结构层面发生的、预示着不可逆老化启动的微弱信号，而这些信号在宏观电学数据中尚不明显，因此赋予了系统在电池性能发生显著衰退前提早发出预警的能力。

33、3、本发明通过采用基于拓扑数据分析的模型参数校正模块，从电池舰队历史数据中构建标准化的参数流形，并利用其拓扑不变量对个体电池的模型参数进行校正。此举有效滤除了因制造工艺波动或使用历史不同所导致的非本质个体差异，使得模型能够聚焦于普适性的老化规律，显著增强了模型在不同个体、不同批次电池间的泛化能力和适用性。

34、4、本发明通过将多物理场耦合模型求解过程构建为动态张量网络，并由异构代数融合引擎根据实时解析的系统状态动态调整其张量秩。在电池状态稳定时，系统采用较低的秩进行快速计算；而在检测到老化加速等复杂情况时，则自适应地提升张量秩进行精细化求解。这种按需分配计算资源的机制，在保证关键阶段计算精度的同时，降低了整体的计算复杂度，提升了算法的运行效率。

35、5、本发明通过设置一个系统自优化闭环，将模型预测值与外部实测值的误差作为损失函数，反向优化异构代数融合引擎的核心生成参数。该机制并非调整某个具体模型的参数，而是优化协调各个模块进行协同工作的元规则本身，使得整个数字孪生系统具备了持续学习和自适应进化的能力，从而确保了其在电池全生命周期内的长期有效性和可靠性。