Nature最新发表：基于无线传输的动力电池内部危险信号监测
本帖最后由 hdy 于 2025-5-16 22:24 编辑1摘要高容量锂离子电池在便携式电子设备、电动汽车以及可再生能源储能系统等多种应用中发挥着关键作用。然而，随着人们对集成式锂电系统安全问题的关注度日益增加，仅在2020年至2024年间就已报告了多达9,486起相关事故。为确保商用锂电池的安全应用，必须能够获取电池内部信号，以实现早期故障诊断与预警。而监测电池“卷芯结构”内部的非均匀温度与应变分布被认为是实现这一目标的有效途径。因此，本研究提出了一种小型化、低功耗的系统，可实现对锂电池内部温度和应变信号的精准感知与无线传输，且对电池性能影响可忽略不计。通过获取电池内部温度信号以及“初始内部短路区域与电极区域面积比”的数据，本系统可实现热熔断与热失控现象的定量分析，进而评估电池热失控的强度，并识别出热滥用行为。本研究为设计具备安全预警与故障定位功能的下一代智能锂电池奠定了基础。
2研究背景随着可再生能源储能市场需求的不断增长，高容量锂离子电池得到了快速发展。在这些配备大型卷芯结构的高容量锂电池中，实现对电池内部状态的监测及故障信号的识别，是实现故障早期诊断并确保其安全可靠运行的关键。锂离子电池内部的典型故障模式包括热失效（如内部短路和过热）以及机械失效（如卷芯起皱、结构破裂和电极断裂），这些都可能引发严重后果，如可燃性或爆炸性损害。因此，对卷芯结构内部温度和应变分布的不均匀性进行定量识别，对诊断电池内部异常行为、捕捉早期故障信号至关重要。近年来，尽管传统植入式传感器被尝试用于内部信号的监测，但往往需要破坏电池密封结构以实现实时监测与信号传输。此外，传统传感器容易受到电解液中苛刻电化学环境的腐蚀，导致器件失效。金属电池壳体对内部信号的电磁屏蔽作用也迫使必须采用有线方式接入，这通常需要打孔，从而严重影响电池稳定性与寿命，与电池制造工艺不兼容。此前，在植入式传感器与无线传输芯片的开发方面已有大量研究，但高成本和兼容性差依然限制了实际应用。因此，开发一种更具制造兼容性和稳定性的植入技术，已成为实现商用锂离子电池早期故障信号诊断的当务之急。为此，亟需解决电解液腐蚀、信号屏蔽及植入式传感器与电池结构不兼容等关键挑战。为应对上述挑战，本文提出了一种可实现电池内部温度与应变信号精准感知与无线传输的新型植入式传感系统。该系统具备小型化优势，可非侵入式地集成至电池卷芯上，从而实现对锂离子电池内部温度和应变信号的实时监测。此外，该系统与电池制造工艺兼容，并在一款100 Ah商用磷酸铁锂方形电池中表现出极低功耗（仅为总功耗的0.068‰）。值得注意的是，集成该系统的电池在超过1000次循环后仍具有良好的稳定性，容量衰减小于8%，与未集成系统的原始电池相当。因此，该系统可支持商用锂离子电池在全寿命周期内的实时监测。为进一步实现卷芯内部热失效和机械失效的早期预警，本文建立了与电池结构几何相关的内短路模型与膨胀模型，用于解析所获取的内部信号，从而更早期识别出卷芯中的异常温度和应变变化。该系统为商用锂电池提供了一个在结构完整性不受破坏前提下，具备早期故障诊断与预警能力的有力技术平台。
3植入式传感系统图 1a 展示了一种适用于方形和圆柱形电池的一体化植入式传感系统，该系统由两种类型的薄膜传感器和一个新设计的芯片组成。前者可实现对卷绕电极内部的温度或应变信号的监测，后者则负责通过无线通信的方式将监测到的信号传输至接收模块。为了在电池内部传输传感信号而无需额外的电气连接，采用了电力线通信技术，芯片由集成电池供电。具体而言，传感器信号被调制为微弱的调制波，并通过电池极耳加载至电极上。因此，该调制波限定在一个较小区域内，以避免来自电池直流电压的电磁干扰。本研究采用移频键控调制（Frequency Shift Keying, FSK）结合信号纠错技术实现从微小调制信号中恢复数据。根据不同的运行模式，对芯片的功耗进行了特殊设计。此外，温度传感器的电阻表现出高度线性的行为（R² > 0.99），并在浸泡70天后也未观察到由电解液引起的显著腐蚀现象，且植入式传感系统的校准结果依然保持线性，进一步验证了无线传输的可靠性。与传统的技术相比，本研究主要聚焦于商业电池中以与制造工艺兼容的方式非侵入性地植入传感和无线通信系统。在几何设计上，薄膜温度传感器和应变传感器的厚度为50 μm，与电极和极耳的厚度一致。传感器的尺寸与极耳相似，采用了“极耳状”设计。微型超薄通信芯片（尺寸为15 × 13.5 × 3 mm³）通过微电子工艺制造，封装进铝塑膜中。在集成过程中，通过与制造工艺兼容的方式，实现了电池与植入式传感系统的非侵入式集成。图1b展示了集成了植入式传感系统的方形电池，以及在1000次循环后，该类方形电池的平均容量保持率为93.74%，而未集成传感系统的原始电池为94.57%，表明该传感系统对电池的电化学性能影响甚微。此外，与其他内部传感系统相比，本研究中提出的植入式传感系统在经济性、非侵入性、结构兼容性、监测范围和循环稳定性等方面具有独特优势，如图1c所示。以280 Ah（0.896 kWh）的磷酸铁锂电池为例，在面向电网储能的大规模应用中，植入式传感系统的成本占单体电池成本的约5%，如图1d所示。因此，该系统在大规模商业应用中更具可行性。
图1
4电池内部信号原位监测关于方形和圆柱形锂离子电池卷绕结构中温度与应变信号的原位监测，所采集的数据集随后被解耦分析其非均匀性，如图2a所示。对于方形和圆柱形电池，温度随荷电状态（SOC）变化，在放电末端达到最大值，如图2b和2c所示。相比之下，方形和圆柱形电池的应变演化表现出明显差异。方形电池的内部应变演化主要受温度影响，因此应变速率的变化趋势与温度速率相似，如图2d所示。而圆柱形电池的应变演化则明显表现出石墨相变特征。此外，不同层间存在较大应变差异（约350 με），表现出明显的非均匀性，如图2e所示。方形和圆柱形电池的最大内部温度均随倍率升高而增加。如图2f所示，2 C倍率下方形电池内部与表面温差为14.6 °C，而圆柱形电池仅为4.4 °C。为探究方形和圆柱形电池应变演化差异的机理，进一步对内部应变进行了分解，如图2g所示。
图2
5圆柱电池力学失效检测由于圆柱形电池内部存在非均匀的力学信号，结合实际卷绕结构建立的膨胀模型与实测的内部应变数据，有望用于监测和定位圆柱电池中的机械失效，如图3a所示。本研究在未使用的圆柱形电池不同层级中布置了植入式应变传感器，分析了卷绕结构中的应变不均匀分布，如图3b所示。本研究为识别电极断裂可能发生的位置提供了基础。值得注意的是，内层卷绕的应变曲线与外层呈相反趋势。外层（第15层）最大拉应变达846 με，而内层（第5层）最小压应变为−545 με。中间层则存在一个在100% SOC时应变几乎为零的“中性层”。这些峰值应变的位置可作为锂离子电池内部机械失效检测的关键区域。例如，靠近电池中心空腔的内层更易发生起皱，从而诱发卷绕体的大变形；而靠近钢壳的外层则更容易发生断裂。基于几何精确的卷绕结构，研究人员建立了电池膨胀模型，模拟了工作状态下卷绕体的应变分布情况。实验结果与模拟结果高度一致，如图3c所示。此外，外层（大约第18层）被认为是应变传感器的最佳植入位置，并在该层测得最大拉应变。为了模拟电极出现预设裂纹的电池，研究人员制造了带有植入式应变传感器的锂离子电池。相比电极的多孔活性材料，集流体承担了主要的机械载荷。图3d和3e显示出明显的应变差异，最大应变变化达到78.3 με。同时，外部电压几乎未发生变化，最大电压偏移仅为0.0046 V，这在传统电池管理系统中通常被认为是噪声。上述数据表明，电极断裂引起了内部变形分布的重新分配。本研究进一步开发了基于BP神经网络的力学模型，用于预测卷绕体中断裂位置。如图3g所示，该方法可实现圆柱形电池卷绕体中损伤位置的预测。因此，植入式应变传感器在定位锂离子电池内部机械失效方面的能力得到了验证。
图3
6方形电池的热失效检测本研究结合实测的电池内部温度与基于实际卷绕结构建立的内部短路模型，用于检测棱柱形电池中的热失效，如图4a所示。通过使用磁触发式的内部短路装置，在具备不同卷绕结构的锂离子电池中开展内短路测试。当内短路区域为1 mm²时，仅观察到微小的温度变化，说明对电池的风险较低。然而，当内短路区域增大至25 mm²时（如图4b所示），内短路模型和实验结果表明，电池内部温度在4秒内从28 °C急剧升高至48.2 °C，而外部温度和电压几乎未发生显著变化。这些轻微的电压波动通常会被传统电池管理系统视为噪声。因此，内部温度信号在热失效早期阶段的监测中更为敏感和有效，能够为锂离子电池提供至少15分钟的预警时间，如图4c所示。在另一种剧烈短路实验中（如图4d所示），虽然电压仅略微下降（约0.3 V），表面温度基本未变化，但内部温度在2秒内升至约50 °C，随后在40秒内升至约350 °C。同时，外部电压稳定维持在3.2 V左右，且表面温升速率在35秒后才超过预警阈值（0.1 °C/s）。对比之下，内部温度信号在热失控早期预警中的灵敏性明显优于外部温度。基于内部温度特征，研究人员将热失效分为两种类型（case 1 和 case 2）。为了探究热失效机制，组装了若干具有不同短路面积与总电极面积之比（记为α）的电池。电压与温度随α变化的演化过程如图4f所示。结果表明，case 1 与 case 2 的分界区间在 α = 0.00037 至 α = 0.0005 之间。当 α 低于该区间（图4f中紫色区域）时，电能通过小短路区域剧烈释放，但由于负极材料的局部损伤，该过程迅速终止，即所谓“热熔断”现象。若 α 高于该范围，能量释放过程可持续超过100秒，最终引发整个电池的热失控。因此，α 值可作为评估电池热失控强度的定量指标，而α值低于该边界对应的热熔断行为可视为短路过程下电池安全性的一个关键标志。
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