Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries by physics-interpretable enhanced electrochemical features and adaptive spline modeling based on TCN-KAN

7. Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries by physics-interpretable enhanced electrochemical features and adaptive spline modeling based on TCN-KAN

论文基本信息

字段	内容
DOI/URL/PDF	DOI/出版社文章页；本轮未取得 PDF
发现来源	source_history: OpenAlex；Crossref DOI 记录和 ScienceDirect 出版社检索摘要核实
期刊	Applied Soft Computing 201, article 115732
发表日期	Crossref 仅确认刊期为 2026-09；具体在线日未能确认。OpenAlex/队列日期不替代出版社在线日
作者/机构	Xiaoli Zhang、Jie Lv、Junzhe Xie、Haopeng Han、Xudong Zhang、Qiwu Zhao；Crossref 未提供机构信息
通讯作者	未能确认
脚本评分/证据等级	45；摘要级/出版社摘要片段（未能取得完整摘要或全文）
核验路径	payload 无 PDF；ScienceDirect 页面抽取失败；出版社检索结果返回方法与指标片段，Crossref 核对 DOI、作者及 2026-09 刊期

纳入理由与原文证据

• 主题/边界： 标题与出版社摘要明确为锂离子电池 RUL 预测，并将电化学可解释特征与自适应样条模型结合，符合寿命预测主题。
• 证据： 出版社摘要片段称采用阻抗先验的 physics-informed TCN-KAN，报告最小预测 RMSE 0.00421、RUL 预测误差 1.7%–2.6%；单位及实验条件未在片段中出现。ScienceDirect 文章页

数据集/电池体系

• 体系/数据： 题名确认锂离子电池，摘要片段提到 electrochemical/impedance features；未能确认阻抗测量数据来源、数据集名称、电芯数、化学体系或试验循环方案。
• 工况/跨域： 未知；没有可核实的温度、倍率、SOC 窗口或跨电芯/跨化学体系范围。

EOL/RUL/SOH 定义

• 目标/定义： 目标为 RUL；可访问片段没有定义 RUL 单位、EOL 阈值或标签生成方式。
• 未来信息风险： 阻抗先验是否在预测时可获得、数据采样相对于 EOL 的时间点，以及训练/测试电芯分离均需从全文确认；当前不能排除预处理使用全寿命信息。

模型方法

• 流程： 增强电化学特征/阻抗先验 → TCN 提取时间特征并与 KAN/自适应样条建模组合 → 输出寿命预测。具体特征构造、样条结点、损失函数和比较基线尚未能核实。
• 部署： 未有推理速度、在线可用阻抗采集成本或 BMS 实测信息。

验证设计

• 划分/泛化： 出版社页面只返回摘要片段，未确认公开/自建数据、按电芯留出、跨工况测试或重复实验。
• 可信度： 信息不足；题名和指标片段有出版社来源，但缺少实验设计与完整结果表。

指标与结果

• 指标： 检索到的出版社摘要片段报告最小 prediction RMSE=0.00421，以及 RUL prediction errors 1.7%–2.6%；RMSE 对应目标和单位、百分比误差定义、测试集均未能确认，不能直接和其他论文排序。

泄漏风险、复现性与局限性

• 泄漏风险： 信息不足；核查阻抗特征采集时点、归一化/特征筛选是否仅基于训练电芯，以及 spline/TCN 超参是否使用测试集。
• 复现性： 低/信息不足；未确认代码、数据、参数、随机种子。
• 局限性： 完整摘要与全文不可访问；RMSE/误差片段缺少单位和测试集；阻抗先验实际采集成本未知。

是否值得跟进

• 结论： 跟进。
• 理由与下一步： TCN-KAN 与可解释电化学特征是可比较的模型路线。先获取全文核对阻抗数据来源、RUL 标签及按电芯划分，再决定是否纳入统一 benchmark。