Physics-Informed Explainable Machine Learning for Hybrid State of Health and Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries
Plamen Antonov Stanchev、Nikolay Lyuboslavov Hinov
2. Physics-Informed Explainable Machine Learning for Hybrid State of Health and Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries
论文基本信息
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| DOI/URL/PDF | DOI；MDPI 页面；PDF |
| 发现来源 | OpenAlex（source_history）；DOI 为来源链接 |
| 期刊/会议/平台 | Batteries 12(10), 401；MDPI 页面显示 early access，完整 PDF/HTML/XML 尚待提供 |
| 发表日期 | 2026-10-06；MDPI 页面与 Crossref 均显示 2026-10-06 |
| 作者/机构 | Plamen Antonov Stanchev、Nikolay Lyuboslavov Hinov；Technical University of Sofia 相关院系及 CoE National Center of Mechatronics and Clean Technologies，保加利亚索非亚 |
| 通讯作者 | 未能确认（可访问页面提取内容未显示姓名；Crossref 未标通讯作者） |
| 脚本评分/证据等级 | 80；直接 SOH/RUL、physics-informed/ML、Batteries 等。未见 authority first/corresponding author 加分理由。摘要级；未获得完整论文 PDF |
| 核验路径 | 脚本 PDF 与 DOI 首次提取失败 → MDPI 页面重试成功，取得书目信息和摘要；页面注明完整 PDF/HTML/XML 尚不可用；Crossref 确认作者、DOI、日期 |
纳入理由与原文证据
- 主题/边界： 同时估计 SOH 与 RUL，并明确 EOL 判据，直接符合寿命预测范围。可信度：摘要级，完整正文未成功获取。
- 证据： 摘要称 EOL/RUL 仅按“80% capacity-retention criterion”定义，并说明留一电芯验证及右删失样本处理。MDPI 页面
数据集/电池体系
- 体系/数据： 锂离子电池多电芯退化仿真，模拟容量衰减、电阻增长、热与运行应力及非线性老化；未说明具体电芯数、公开数据集或实验数据来源。
- 工况/跨域： 摘要称异质模拟工况，并有模拟分布漂移测试；温度、倍率和工况组合细节未能从早期页面确认。
EOL/RUL/SOH 定义
- 目标/定义： Hybrid SOH 综合容量与电阻相关健康信息；EOL/RUL 以容量保持率 80% 为判据。RUL 单位从摘要所报 RMSE 可知为 cycles；删失样本不计入精确 RUL 误差。
- 未来信息风险： 摘要未交代特征构造、训练/测试切分及调参隔离细节；仿真标签生成过程需在全文确认。
模型方法
- 流程： 多电芯退化仿真特征 → 可解释机器学习；主 SOH 模型 Gradient Boosting，RUL 模型 Random Forest。含 whole-cell bootstrap、分布漂移测试及扩展特征消融。更细的物理约束注入方式未能从摘要确认。
- 部署： 未说明 BMS 端侧开销、传感器要求或在线更新策略。
验证设计
- 划分/泛化： 摘要报告 cell-wise 与 leave-one-cell-out 验证、whole-cell bootstrap 和模拟分布漂移测试；未说明是否有真实实验外部测试。
- 可信度： 中偏低；按电芯验证与删失处理是优点，但主要结果基于仿真，作者也指出仍需独立实验验证迁移性。
指标与结果
- Gradient Boosting 的 SOH RMSE 为 0.340 个百分点、R²=0.9979；Random Forest 的 RUL RMSE 为 239.5 cycles、R²=0.9278。摘要指出 RUL 泛化存在明显电芯间差异；未给置信区间或与实测独立数据对照。
泄漏风险、复现性与局限性
- 泄漏风险： 信息不足；应查阅同一仿真生成轨迹是否跨训练/测试集，以及模拟分布漂移测试是否与模型选择隔离。
- 复现性： 中低；当前仅有摘要和题录，未确认代码、仿真参数、随机种子及数据发布计划。
- 局限性： 仿真数据不能替代真实电芯验证；留一电芯结果显示个体差异；完整方法、样本规模和部署成本未知。
是否值得跟进
- 结论： 跟进。
- 理由与下一步： 80% EOL 定义、按电芯验证和删失处理可用于评估研究设计。获取完整 PDF 后检查合成机制、RUL 误差分布、测试隔离，并寻找可复用仿真数据与实测迁移验证。
查看关键词分类依据
- RUL prediction · 标题包含「remaining useful life」
hine Learning for Hybrid State of Health and Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries - SOH estimation · 标题包含「state of health」
rmed Explainable Machine Learning for Hybrid State of Health and Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries - EOL / cycle life prediction · 摘要包含「end of life」
resistance-related health information, while end of life (EOL) and RUL are defined exclusively by an 80% capacity-retention criterion. G - Capacity fade / trajectory prediction · 摘要包含「capacity fade」
s. A multi-cell degradation model represents capacity fade, resistance growth, thermal and operational stress, and nonlinear aging acceler - PINN / physics-informed · 标题包含「physics-informed」
Physics-Informed Explainable Machine Learning for Hybrid State of Health and Remaining Useful Li - Generic machine learning · 标题包含「machine learning」
Physics-Informed Explainable Machine Learning for Hybrid State of Health and Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion - XGBoost / boosting · 摘要包含「gradient boosting」
rror calculation. In the primary evaluation, Gradient Boosting achieves a SoH RMSE of 0.340 percentage points and R2 = 0.9979, while Random Fo - Random Forest · 摘要包含「random forest」
340 percentage points and R2 = 0.9979, while Random Forest provides the lower RUL RMSE of 239.5 cycles with R2 = 0.9278. Whole-cell bootst - Bayesian · 摘要包含「uncertainty」
and expanded feature ablation further assess uncertainty and robustness. Explainability analysis indicates strong model associations wit - Hybrid model · 标题包含「hybrid」
cs-Informed Explainable Machine Learning for Hybrid State of Health and Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries - Self-built / experimental dataset · 摘要包含「experimental」
generalization and uncertainty. Independent experimental validation remains necessary to establish transferability to physical battery s - Li-ion / LIB · 标题包含「lithium-ion」
alth and Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries