物理健康指数（PHI）衡量的是与电池失效物理机制直接相关的退化量，而虚拟健康指数（VHI）则是从间接运行信号中推断出的健康状况。 PHI 可能使用测得的放电容量或内阻；VHI 可能使用端电压、电流响应和温度中的模式。实验室电池测试仪和电池循环测试仪通过应用受控曲线并获取同步、低噪声的电气和热数据，为后续的特征提取和预测建模提供支持。
关键区别在于物理直接性： PHI 基于可明确测量的健康参数，而 VHI 是该参数的模型衍生代理。测试仪器提供可靠计算任一指数所需的受控激励和精确测量。
电池健康指数的含义
从原始测量值到退化指标
电池仪器产生原始信号，如电压、电流、温度和阻抗。健康指数将这些信号转换为随电池退化而变化的定量指标。
该指数之所以有用，是因为预测算法通常需要一个紧凑的健康相关特征，而不是整个生命周期的原始波形历史。
与 SOH 和 RUL 的关系
健康状态（SOH）描述了电池相对于参考条件的当前状况，通常使用容量或其他退化度量。剩余使用寿命（RUL）估计电池在达到定义的失效或寿命终止阈值之前还能运行多久。
PHI 或 VHI 可作为用于估计 SOH 和预测 RUL 的健康轨迹。
物理健康指数（PHI）的特点
与失效物理机制的直接联系
物理健康指数建立在与电池退化或失效具有公认关系的物理量之上。
典型示例包括：
- 总放电容量，反映了电池在规定条件下能够提供的电荷量。
- 内阻，包括通过阻抗谱获得的阻抗特性。
- 在确定了与相关退化机制的联系后，其他直接测量的参数。
其定义特征不仅仅在于该量是“被测量”的，而在于该量与电池健康状况之间具有可解释的物理关系。
为什么 PHI 具有物理意义
容量衰减可能表明活性锂或活性材料的损失，而阻抗增长可能反映了电阻增加以及传输或界面行为的恶化。
确切的解释取决于电池化学体系、测试条件和退化机制。因此，不能假设单一的 PHI 能代表电池健康的所有方面。
典型的提取过程
实验室系统可以通过以下方式提取 PHI：
- 应用受控的充电、放电或阻抗测试。
- 使用校准后的电压和电流通道测量相关响应。
- 计算容量、电阻或阻抗特征。
- 在重复循环或老化间隔中跟踪该特征。
由于测试条件是受控的，因此可以在不同电池和实验之间更一致地比较指数的变化。
虚拟健康指数（VHI）的特点
从间接运行信号中推断
虚拟健康指数源自运行期间容易获取的信号，但这些信号并不直接测量底层的物理健康参数。
常见的输入包括：
- 端电压响应。
- 电流幅值和动态特性。
- 温度趋势。
- 负载变化期间的电压恢复或响应。
VHI 之所以是“虚拟的”，是因为健康状况是通过信号特征和模型推断出来的，而不是通过专门的容量或阻抗测试直接测量的。
为什么 VHI 很有用
直接的容量和阻抗测量可能需要受控的实验室程序、额外的测试时间或在现场不切实际的运行条件。
VHI 可以根据正常运行数据估计健康状况，使其更适合在线监测、嵌入式电池管理系统以及不希望中断运行的应用场景。
对模型和运行条件的依赖
VHI 取决于间接信号与退化之间已学习或定义的各种关系。这种关系可能受到温度、荷电状态（SOC）、负载曲线、老化历史、传感器质量和电池间差异的影响。
因此，VHI 应针对直接测量进行验证，而不应被视为一种内在的通用 SOH 测量方法。
实验室仪器如何实现这两种指数
受控激励揭示退化
电池循环测试仪可以应用可重复的充电、放电、脉冲和动态负载曲线。这些曲线揭示了包含退化信息的电压、电流和热响应。
对于 PHI 提取，曲线设计旨在直接测量容量或阻抗。对于 VHI 提取，相同或相似的数据可以为预测模型提供间接特征。
同步多通道采集
可靠的健康指数提取需要以下各项之间的精确对齐：
- 电压测量，捕捉电气响应。
- 电流测量，量化电荷流动和负载需求。
- 温度测量，有助于将热效应与退化效应区分开来。
- 阻抗测量，在需要直接电化学特征时使用。
同步通道允许研究人员将电池响应与确切的应用运行条件相关联。
低噪声测量提高特征质量
阻抗、电压响应或温度的微小变化可能会被测量噪声所掩盖。精确的仪器仪表提高了信噪比，并降低了模型将仪器误差误解为退化的风险。
这对 VHI 开发尤为重要，因为间接模型可能会学习到噪声或测试系统的伪影。
后处理创建可用的健康轨迹
研究人员通常使用移动平均或 Savitzky–Golay 滤波器等方法对提取的特征进行滤波或平滑处理。这可以抑制测量噪声，并为建模生成更清晰的退化轨迹。
滤波器的选择必须谨慎。过度平滑可能会消除真实的退化事件、改变特征时间，或将未来样本的信息引入在线预测模型中。
PHI 与 VHI 如何协同工作
PHI 可提供参考目标
直接测量的 PHI（如容量或阻抗）可以作为训练或评估 VHI 的参考标准。
在这种安排下，实验室系统同时测量直接健康参数和虚拟模型使用的运行信号。然后，通过评估 VHI 在相关条件下跟踪 PHI 的效果来对其进行评估。
VHI 可扩展实验室测试之间的健康估计
电池可能会定期进行直接表征，同时其健康状况会根据运行数据进行持续估计。PHI 提供校准或验证点，而 VHI 则在这些点之间提供更频繁的估计。
这种混合方法结合了物理可解释性和运行实用性。
选择取决于预测目标
如果目标是机理性理解，PHI 通常更具信息量。如果目标是持续的现场估计，VHI 可能更实用，前提是模型已在预期的运行范围内进行了验证。
理解权衡
PHI 的局限性
PHI 通常更具可解释性，但直接测量可能缓慢、具有侵入性，或依赖于严格受控的条件。
容量和阻抗对温度、荷电状态、电流倍率和其他测试变量的响应也可能不同。如果没有标准化的条件，表观的健康变化可能反映的是测试差异而非退化。
VHI 的局限性
VHI 在运行期间更容易获得，但它们更依赖于模型质量和数据的代表性。
在一个化学体系、工作周期或温度范围内训练的模型，在应用于另一个体系时可能表现不佳。当传感器漂移或电池在训练条件之外运行时，VHI 估计值也可能变得不可靠。
常见的解释错误
健康指数并不自动等同于 SOH。其含义取决于测得或推断的量、参考状态、运行条件以及所使用的失效阈值。
同样，平滑或单调的指数不一定更准确。平滑处理可以使退化趋势更易于建模，但不应掩盖真实的非单调行为，也不应在实时 RUL 评估中造成信息泄露。
为您的目标做出正确的选择
根据需要测量的内容、估计值的使用位置以及直接测试的可行性来选择指数类型。
- 如果您的主要重点是物理可解释性： 使用基于已验证直接指标（如放电容量或阻抗）的 PHI，并配合受控的实验室条件。
- 如果您的主要重点是持续的运行监测： 使用从电压、电流和温度信号中导出的 VHI，但需对照直接健康测量值进行验证。
- 如果您的主要重点是 RUL 模型开发： 使用实验室仪器获取直接和间接数据，然后评估 VHI 是否在相关老化和运行条件下跟踪 PHI。
- 如果您的主要重点是数据质量： 在应用平滑或预测算法之前，优先考虑校准、同步、低噪声的多通道采集。
最可靠的电池预测方法结合了具有物理意义的参考测量和经过仔细验证的虚拟估计。
总结表：
| 方面 | 物理健康指数 (PHI) | 虚拟健康指数 (VHI) |
|---|---|---|
| 定义 | 直接测量与退化相关的物理量（如容量、阻抗） | 通过模型从间接运行信号（电压、电流、温度）推断健康状况 |
| 测量 | 需要专门测试（受控充放电、阻抗） | 源自运行数据；无需专门测试 |
| 物理可解释性 | 高；直接与失效机制挂钩 | 低；依赖于模型的代理 |
| 用例 | 机理性理解、定期验证、RUL 建模 | 在线监测、BMS 应用、持续估计 |
| 局限性 | 缓慢、有侵入性、对条件敏感 | 对模型质量、运行条件、传感器漂移敏感 |
| 实验室支持 | 精确合成、校准通道、受控曲线 | 相同的数据采集可实现模型训练和验证的特征提取 |
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