伴随电动汽车、智能电网及便携电子设备的产业化渗透，锂离子电池作为核心储能载体，其健康状态直接锚定系统运行的安全边界与经济效能。剩余使用寿命（RUL）的精准预判，是实现故障前瞻预警、运维策略动态优化、全生命周期成本管控的核心技术支撑。本文从全生命周期视角出发，系统解构模型驱动、数据驱动及混合驱动三大类RUL预测技术体系，结合工程落地实践拆解核心技术瓶颈，研判未来发展方向，为技术研发与产业转化提供系统性参考。

锂离子电池老化本质是电化学、热、机械多物理场耦合作用下的渐进式退化过程，核心演化机制涵盖SEI膜的动态生长与破裂、锂枝晶的不可逆沉积、正负极活性材料的相变流失及电解液的分解损耗，其退化轨迹受温度、充放电倍率、荷电状态等多因素交叉调控，呈现显著的非线性、多阶段递进及路径依赖特征。高质量数据集是RUL预测模型构建的基础，当前主流公开数据集各有适配场景：NASA数据集以多维参数完整性见长，适配全场景健康状态管理；CALCE数据集覆盖多放电倍率工况，适合动态负载场景下的模型验证；Oxford数据集含完整的健康状态（SOH）与RUL标注，助力长周期退化建模；MIT数据集聚焦LFP电池快充场景，适配早期寿命衰减预测研究。

RUL预测技术已形成三大差异化技术路径。模型驱动方法依托物理化学机理构建数学表征模型，具备强可解释性，但对参数标定精度要求极高且计算复杂度突出，典型技术包括P2D电化学机理模型、指数/多项式经验拟合模型及分数阶等效电路模型。数据驱动方法摆脱对机理认知的依赖，通过挖掘历史退化数据中的隐含规律实现预测，适配复杂动态工况，但其性能高度依赖数据质量与样本规模，核心技术涵盖SVR、GPR等小样本非线性回归方法，LSTM、Transformer等时序特征捕捉工具，GAN、VAE等生成式AI样本增强技术，以及ARIMA、灰色模型等传统时序统计方法。

混合驱动方法通过融合前两类技术的核心优势，实现预测精度与泛化能力的协同提升，本文提出三级耦合分类框架：松散耦合通过模块串行交互实现协同（如RVM+PF）；紧密耦合将物理约束方程嵌入神经网络架构，实现机理与数据的联合优化（如物理信息神经网络PINN）；动态耦合依据实时预测误差与环境工况，自适应调整耦合交互逻辑（如WOUKF+BiLSTM-AM）。需重点关注的是，实际应用中日历老化（静置状态衰减）与循环老化（充放电过程衰减）存在显著的耦合叠加效应，忽略二者交互机制将导致预测偏差放大，亟需构建协同建模框架实现全场景覆盖。

当前技术落地面临四大核心瓶颈：多物理场多尺度耦合的老化机制难以精准表征；全生命周期退化数据稀缺，且实验室与现场工况数据存在显著分布差异；边缘设备算力约束限制复杂模型的实时部署；电池个体差异显著，导致模型跨型号、跨工况泛化能力不足。未来发展需聚焦四大突破方向：通过模型剪枝、量化压缩、知识蒸馏实现技术轻量化，适配边缘智能部署需求；融合光纤传感、电化学阻抗谱（EIS）等多模态数据与数字孪生技术，构建高维状态镜像；基于联邦学习技术打破数据壁垒，实现跨机构隐私保护式模型共建；构建分阶段预测框架，适配全生命周期不同老化阶段的退化特性。
关键词：狭缝涂布机
锂离子电池RUL预测是保障储能系统安全高效运行的关键技术支撑，三大技术路径各有优劣：模型驱动强于机理解释，数据驱动适配复杂工况，混合驱动实现优势互补。未来研究需以多源数据融合、边缘-云协同计算、跨场景迁移学习、全生命周期分阶段预测为核心突破点，破解技术落地瓶颈，推动RUL预测技术从实验室研发走向规模化产业应用。