本文针对混合动力汽车电池寿命预测及能量管理，分析了锂离子电池工作原理及影响寿命的因素，综述了不同锂离子电池剩余寿命预测方法的研究状况，并讨论了各种方法的优缺点；依据混合动力汽车工作模式简要说明能量控制策略工作机理，分别论述了基于规则、基于优化及基于人工智能等能量控制管理策略的发展现状，讨论了考虑电池寿命的控制策略对整车经济性能的影响。分析发现，融合多种方法的电池寿命预测方法更具优越性，且考虑电池寿命的能量控制管理策略对混合动力汽车燃油经济性的提高效果更佳。总结了混合动力汽车电池寿命预测及能量控制管理策略存在的问题并对未来的发展方向进行展望。
近年来，汽车产业的发展加快了国民生活节奏，为人们的出行提供方便，与之相关的环境污染和能源紧缺等问题日益突出。为此，传统汽车将以节能减排作为主要发展目标，并从改良发动机以提高燃油经济性和降低有害物质的排放、研发新能源汽车两方面着手研究。
新能源汽车作为市场的主流研究方向主要可以分为：纯电动汽车（electric vehicle，EV）、混合动力汽车（hybrid electric vehicle，HEV）、燃料电池电动汽车（fuel cell electric vehicle，FCEV）。纯电动汽车无污染、噪声小、结构简单、维修方便且能量转换率高，是最理想的零排放新能源汽车，备受青睐；但电池技术发展尚未成熟，电池寿命短、维修成本高、充电时间长、受环境温度影响大等问题一直被人们所诟病。燃料电池汽车是将燃料通过还原反应产出电能带动电机工作，而非经过燃烧，可以很大程度提高发动机工作效率实现零排放或近似零排放，而燃料电池适应性、可靠性和耐久性较差且成本高等弊病是阻碍燃料电池汽车发展的重要原因。氢燃料电池的使用存在制取、储存、运输困难且易爆炸，安全性难以得到良好保障。混合动力汽车采用动力电池和内燃机两个动力源组成的复合动力驱动，通过电机的调节作用使发动机处于最佳工况点附近。在多动力源能量耦合系统调控下，混合动力汽车相较于传统燃油车辆拥有更好的动力性和燃油经济性，同时可以解决纯电动汽车续航差的问题，因此在传统燃油车向纯电动汽车过渡的过程中，混合动力汽车将在市场中占据重要地位。
目前我国混合动力汽车上使用的动力电池多种多样，但锂离子电池的出现，使得其他电池逐渐淡出人们的视野。锂离子电池在同等电容量的情况下质量更轻，这可以在提供更强动力的同时降低整车质量，作为汽车动力电池能带来更高的经济性能。锂离子电池主要由正负电极、电解液和隔膜组成。电池充放电过程中，电池内部Li+在电解液中穿梭于正负极之间，e-则由外电路进行移动，其工作原理如图1所示。
电池荷电状态、工作温度、充放电倍率等一些外部因素会造成电池容量的衰减、阻抗增大等，进而导致电池寿命的衰减。在电池充放电过程中，内部发生氧化还原反应的同时在两电极附近还伴随有一些副反应，这些副反应导致电池内部正负极及隔膜周围不断生成聚合物，阻碍Li+在电池内部的移动，造成电池寿命衰退。随着电池的使用，有些副反应是不可逆的，这些副反应会消耗电池内部的Li+，致使电池容量衰退，这会加快电池的老化。由于电池正极材料为锂金属氧化物，随着工作时间的增加，会在电解液中发生一系列影响电池寿命的反应，具体如图2所示。
在混合动力汽车运行过程中，汽车蓄电池的状态处于频繁的深度充、放电状态，电池荷电状态和温度会对电池产生一定的影响，致使电池寿命出现不可逆的衰减。这种情况对混合动力汽车的使用造成严重影响，因此电池寿命成为研究人员不得不考虑的重要因素之一。国内外相关领域内的研究人员针对电池寿命的衰减机理，提出了电化学模型和电量累积模型等用于能量管理的电池剩余寿命（remaining useful life，RUL）预测模型。图3总结了锂离子电池RUL预测方法。
除上述关于电池剩余寿命预测方法外，罗承东等综述了荷电状态（state of charge，SOC）、健康状态（state of health，SOH）、RUL预测等算法，分别介绍了包括经验预测、滤波预测、时间序列预测等关于电池剩余寿命的预测方法。电池剩余寿命预测对锂离子电池技术未来的发展至关重要。
基于模型的方法是分析电池容量确定电池的健康状况，结合电池衰退原理，建立电池衰退的数学模型，从而完成电池剩余寿命预测。该方法建模所需数据较少，可以适应多种电池剩余寿命预测。Li等基于单粒子模型，提出一种自适应无迹卡尔曼滤波器，通过监测电化学过程中的内部状态，实现对锂离子电池荷电状态实时精确估计。卜少华等用Arrhenius方程求解电池老化的参数，建立模型，实现对纯电动汽车锂离子电池寿命的预测。该方法可以反映锂离子电池老化机制，但模型参数较多，建模较困难，且鲁棒性较差。而等效电路模型可以简化电池老化机理过程，建模相对简单。Tran等依据4种常用锂离子电池对3种不同等效电路模型进行实验，验证3种等效电路模型适用性均较好，且在动态电流波形中效果更佳。在等效电路模型应用中，Li等基于电化学原理，设计了锂离子电池单体的分布参数等效电路模型，提升锂离子电池模型预测精度、实时性及计算速度。该方法降低了计算的要求，更加易于融入热效应等影响因素。经验模型无须分析锂离子电池老化过程，可进一步简化建模过程，具备不确定性表达能力。王学远等建立电池寿命衰减经验模型，提出基于粒子滤波算法的电池剩余寿命预测方法。针对粒子滤波算法的粒子退化和粒子多样性匮乏等问题，陈万等采用无迹卡尔曼滤波算法对粒子滤波进行改进，结合双指数经验模型实现预测结果绝对误差的减小，减缓粒子退化问题。
基于数据驱动的方法无须考虑电池内部特性，利用电池的实验数据建立预测模型，相较基于模型的方法可以更好地完成对电池剩余寿命的预测，但计算量也更大。张之琦等对相关向量机（relevance vector machine，RVM）算法及其改进方向进行介绍，并指出相较于支持向量机（support vector machine，SVM）算法的优劣势。这一研究为我们对RVM算法在电池寿命预测方向的应用提供较高的参考价值。Chen等将宽度学习系统与相关向量机相结合，提高预测模型的预测精度及泛化能力。王义等建立双层BiLSTM神经网络模型，对电池寿命进行预测，实验结果表明BiLSTM具有很好的鲁棒性和准确性。Richardson等通过高斯过程回归，实现电池容量衰减地准确预测。单一算法在预测过程中未能考虑到锂电池容量再生问题，预测精度非最理想，可以结合多种算法解决。何星等提出基于加速鱼群算法的锂离子电池剩余寿命预测方法，预测精度较支持向量机显著提高。通过引入其他算法进行优化的策略可以有效解决单一算法预测精度不足的问题。刘建在高斯过程回归模型基础上，通过最大似然估计等对模型的优化，实现其对小样本的电池剩余寿命预测。表明高斯回归算法在处理小样本等复杂问题上较容易实现，但其计算量较大且在线应用困难。与之相比，SVM算法计算量较小，模型训练较快。Li等将最小二乘支持向量机与改进鸟群优化算法相结合，在保留支持向量机所有优点的情况下，还可以提高预测模型计算精度。
基于融合的方法包括模型与数据驱动方法的融合及多种数据驱动方法的融合，这种方法集各自优点于一身，是目前研究的重点。Feng等基于电化学机理模型设计电化学-热-神经网络模型，可以有效用于电池荷电状态和温度状态联合估计。模型与数据驱动方法的融合可以考虑多种电池寿命衰减影响因素，更加符合电池寿命衰减的实际情况。肖迁等采用自适应鲁棒损失函数（adaptive robust loss function，ARLF）对轻量型梯度提升机（light gradient voosting machine，LightGBF）预测模型进行改进，实现电池剩余寿命在线预测，具有较好的自适应能力。Li等将长短期记忆网络和卷积神经网络有机结合，经过验证可知，该方法预测能力更佳。姚远等将马尔科夫链（Markov Chain，MC）方法与门控制循环单元网络（gated recurrent unit，GRU）预测模型相结合，提出基于GRU-MC混合算法的锂离子电池剩余寿命预测方法，提高了电池剩余寿命预测的精确度。Xue等通过遗传算法对支持向量机算法进行优化，并引入自适应无迹卡尔曼滤波算法，利用NASA的电池数据集进行仿真验证该方法地有效性。郑伟彦等提出一种RVM算法与粒子滤波算法（particle filter，PF）算法相融合的锂离子电池RUL预测方法，该方法预测精度高且通用性强。由此可知，基于融合的方法预测精度较高，且方法鲁棒性较强，但算法的增加也会使计算量加大，模型复杂程度上升，这一问题仍有待解决。
混合动力汽车是在传统燃油汽车基础上增设动力电池作为第二动力源，通过电动机介入，实现动力输出。根据电动机和发动机驱动部件间连接方式的不同，将混合动力汽车整合为并联式、串联式和混联式3种结构形式。动力电池作为汽车核心驱动力之一，对混合动力汽车整体性能的影响也极为重要。为实现双动力源的动力耦合，能量管理策略起到中枢的作用。其工作原理是在混合动力汽车结构基础上，结合汽车的工作模式建立数学模型，通过传感器获取电池荷电状态、汽车需求转矩等性能参数，利用控制算法求解目标函数，设计出合理的能量管理策略，通过能量管理策略实现对混合动力汽车转矩的分配。以混联式动力结构为例，能量管理策略总体控制流程如图4所示。
能量控制管理策略是保证混合动力汽车正常运行的核心，通过能量管理策略实时监控各传感器传来的数据，判断出混合动力汽车当前所处的工作模式，利用动力耦合装置控制电动机与发动机转矩的输出，从而使混合动力汽车具有良好的动力性及燃油经济性。考虑电池寿命对汽车的影响，通过能量控制管理实现电池的合理使用，可达到减缓电池容量衰减及内阻增大的目的，以延长电池使用寿命、提高电池的安全性。这就使得混合动力汽车相较于纯电动汽车，解决了里程焦虑的问题；相较于传统燃油汽车，又降低了汽车油耗，减少了尾气排放。在新能源汽车研究领域有着广阔的前景。
目。