伴隨電動汽車、智能電網及便攜電子設備的產業化滲透，鋰離子電池作為核心儲能載體，其健康狀態直接錨定系統運行的安全邊界與經濟效能。剩余使用壽命（RUL）的精準預判，是實現故障前瞻預警、運維策略動態優化、全生命周期成本管控的核心技術支撐。本文從全生命周期視角出發，系統解構模型驅動、數據驅動及混合驅動三大類RUL預測技術體系，結合工程落地實踐拆解核心技術瓶頸，研判未來發展方向，為技術研發與產業轉化提供系統性參考。

鋰離子電池老化本質是電化學、熱、機械多物理場耦合作用下的漸進式退化過程，核心演化機制涵蓋SEI膜的動態生長與破裂、鋰枝晶的不可逆沉積、正負極活性材料的相變流失及電解液的分解損耗，其退化軌跡受溫度、充放電倍率、荷電狀態等多因素交叉調控，呈現顯著的非線性、多階段遞進及路徑依賴特征。高質量數據集是RUL預測模型構建的基礎，當前主流公開數據集各有適配場景：NASA數據集以多維參數完整性見長，適配全場景健康狀態管理；CALCE數據集覆蓋多放電倍率工況，適合動態負載場景下的模型驗證；Oxford數據集含完整的健康狀態（SOH）與RUL標注，助力長周期退化建模；MIT數據集聚焦LFP電池快充場景，適配早期壽命衰減預測研究。

RUL預測技術已形成三大差異化技術路徑。模型驅動方法依托物理化學機理構建數學表征模型，具備強可解釋性，但對參數標定精度要求極高且計算復雜度突出，典型技術包括P2D電化學機理模型、指數/多項式經驗擬合模型及分數階等效電路模型。數據驅動方法擺脫對機理認知的依賴，通過挖掘歷史退化數據中的隱含規律實現預測，適配復雜動態工況，但其性能高度依賴數據質量與樣本規模，核心技術涵蓋SVR、GPR等小樣本非線性回歸方法，LSTM、Transformer等時序特征捕捉工具，GAN、VAE等生成式AI樣本增強技術，以及ARIMA、灰色模型等傳統時序統計方法。

混合驅動方法通過融合前兩類技術的核心優勢，實現預測精度與泛化能力的協同提升，本文提出三級耦合分類框架：松散耦合通過模塊串行交互實現協同（如RVM+PF）；緊密耦合將物理約束方程嵌入神經網絡架構，實現機理與數據的聯合優化（如物理信息神經網絡PINN）；動態耦合依據實時預測誤差與環境工況，自適應調整耦合交互邏輯（如WOUKF+BiLSTM-AM）。需重點關注的是，實際應用中日歷老化（靜置狀態衰減）與循環老化（充放電過程衰減）存在顯著的耦合疊加效應，忽略二者交互機制將導致預測偏差放大，亟需構建協同建模框架實現全場景覆蓋。

當前技術落地面臨四大核心瓶頸：多物理場多尺度耦合的老化機制難以精準表征；全生命周期退化數據稀缺，且實驗室與現場工況數據存在顯著分布差異；邊緣設備算力約束限制復雜模型的實時部署；電池個體差異顯著，導致模型跨型號、跨工況泛化能力不足。未來發展需聚焦四大突破方向：通過模型剪枝、量化壓縮、知識蒸餾實現技術輕量化，適配邊緣智能部署需求；融合光纖傳感、電化學阻抗譜（EIS）等多模態數據與數字孿生技術，構建高維狀態鏡像；基于聯邦學習技術打破數據壁壘，實現跨機構隱私保護式模型共建；構建分階段預測框架，適配全生命周期不同老化階段的退化特性。
關鍵詞：狹縫涂布機
鋰離子電池RUL預測是保障儲能系統安全高效運行的關鍵技術支撐，三大技術路徑各有優劣：模型驅動強于機理解釋，數據驅動適配復雜工況，混合驅動實現優勢互補。未來研究需以多源數據融合、邊緣-云協同計算、跨場景遷移學習、全生命周期分階段預測為核心突破點，破解技術落地瓶頸，推動RUL預測技術從實驗室研發走向規模化產業應用。