融合物理与神经网络电池健康管理

Merging physics and neural network: A promising tool for prognostics and health management 文献基本信息项目内容标题Merging physics and neural network: A promising tool for prognostics and health management期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence (2026年第165卷)作者王福金、刘伟远、孙萌等西安交通大学核心贡献提出了PhyNet的统一分类框架包含8种架构类型并提供电池健康管理的实践教程The source code for case 1 :https://github.com/wang-fujin/BattNN.The source code for case 2 :https://github.com/wang-fujin/PINN4SOH. 核心概念PhyNet物理信息神经网络什么是PhyNetPhyNet是物理模型PM与神经网络NN的深度融合旨在结合两者的优势纯物理模型纯神经网络PhyNet融合高可解释性、低数据需求高预测精度、自动特征提取兼具两者优势难以处理复杂非线性黑箱、需要大量数据可解释高精度数据高效三维定位图2文献提出了一个三维坐标系来定位不同方法X轴模型性能Model PerformanceY轴数据需求Data RequirementZ轴物理知识/可解释性Physics Knowledge/InterpretabilityPhyNet位于甜蜜点平衡了三个维度而纯物理模型和纯神经网络都只在某一维度上表现突出。️ 八大架构分类体系核心创新这是本文最重要的贡献——将PhyNet方法系统分为8种架构类型第一类独立组合Independent— PM与NN分离工作类型架构核心思想应用场景I-1串联PM → NNPM提取物理特征NN做最终预测电池等效电路模型提取特征后输入神经网络I-2并联PM与原始数据共同输入NN数据增强融合多源信息电压电流解耦后共同输入I-3PM生成仿真数据用物理模型生成数据训练NN数据稀缺场景如轴承故障仿真I-4残差学习PM NN学习误差NN补偿PM的预测误差物理模型不够精确时的误差修正第二类深度融合Integrated— PM与NN不可分割物理模型为中心Physical model-centric类型架构核心思想特点II-1NN替代PM内部参数用神经网络表示难以测量的物理参数严格遵循物理定律但参数隐式表达II-2NN学习PM参数神经网络输出物理模型的显式参数可做参数辨识但实现更复杂神经网络为中心Neural network-centric类型架构核心思想代表方法II-3物理信息损失函数将物理方程残差加入损失函数PINNPhysics-Informed Neural NetworkII-4物理约束网络结构根据物理特性设计网络架构傅里叶神经算子、DeepONet等 案例研究电池健康管理文献提供了两个详细的实践案例代码已开源案例1BattNNII-1架构— 电压预测问题卫星、无人机等需要精确的电池放电电压预测但纯数据驱动方法需要大量数据且不可解释。解决方案基于**等效电路模型ECM**构建计算图用3个小型神经网络替代复杂的非线性参数f1f_1f1​计算荷电状态SOCf2f_2f2​计算开路电压VbV_bVb​f3f_3f3​计算极化电阻RspR_{sp}Rsp​优势仅需30个样本训练LSTM需要数千个MAE降低77%相比LSTM天然支持变长度序列预测前向传播完全可解释电压计算公式严格遵循物理 V V_b - V_sp - V_s 其中各分量通过神经网络计算但整体结构符合电路定律案例2PINN4SOHII-3架构— 健康状态估计问题电池老化受多因素影响温度、充放电率、DOD等单纯时间模型无法捕捉复杂性。解决方案将电池退化建模为偏微分方程PDE∂u∂tg(t,x,u;θ)\frac{\partial u}{\partial t} g(t, \mathbf{x}, u; \theta)∂t∂u​g(t,x,u;θ)设计双网络结构F(⋅)\mathcal{F}(\cdot)F(⋅)从特征映射到SOHG(⋅)\mathcal{G}(\cdot)G(⋅)学习退化动力学多损失函数优化LtotalLdataαLPDEβLmono\mathcal{L}_{total} \mathcal{L}_{data} \alpha\mathcal{L}_{PDE} \beta\mathcal{L}_{mono}Ltotal​Ldata​αLPDE​βLmono​数据损失拟合观测值PDE损失满足物理方程单调性损失确保SOH不随循环增加除容量再生外结果在4个大规模数据集310,705样本387块电池上MAPE仅0.65%-1.21%显著优于传统MLP和CNN。 文献统计与趋势分析图3展示了研究趋势深度学习PHM2018年后爆发式增长2023-2024年每年约7000篇PhyNetPHM2019年后快速增长2024年约400篇呈上升趋势应用领域分布图7桑基图电池是最主要的应用场景其他包括轴承、电机、齿轮、风电、航空发动机等任务类型预测Prognosis 诊断Diagnosis 检测Detection 维护Maintenance PhyNet在PHM中的核心优势优势具体表现数据效率物理约束减少过拟合小样本即可训练复杂系统建模捕捉多物理场耦合热-电-力可解释性预测结果符合物理直觉便于工程验证稳定性对噪声和异常数据更鲁棒外推能力在训练数据分布外仍保持物理一致性 未来发展方向第5.2节文献提出了6个前瞻性方向深度融合探索PM与NN的更紧密结合突破现有架构限制多维度物理嵌入从不同层面守恒律、本构关系、边界条件同时嵌入物理知识数字孪生集成PhyNet与数字孪生实时交互实现闭环优化人在回路PHM利用可解释性让人类专家参与决策物理知识大语言模型将物理约束融入LLM提升少样本场景表现物理规律挖掘用LLM从数据中发现未知物理规律 关键文献与资源资源链接案例1代码BattNNhttps://github.com/wang-fujin/BattNN案例2代码PINN4SOHhttps://github.com/wang-fujin/PINN4SOHXJTU电池数据集https://zenodo.org/records/10963339 总结评价这是一篇高质量的综述与教程结合的文献其价值在于系统性首次提出涵盖8种架构的统一分类框架澄清了Physics-informed/Physics-guided/Physics-embedded等术语的混淆实用性提供完整的代码实现和详细实验便于复现前瞻性不仅总结现状更指明未来研究方向跨领域虽然以电池为例但框架适用于轴承、齿轮、风电等广泛PHM场景适合读者从事智能运维、电池管理、物理信息机器学习的研究者和工程师。