车载燃料电池与锂电池阻抗监测技术突破：EIS法实现实时健康状态精准评估
新能源汽车动力源健康状态（SoH）监测是行业核心痛点——传统方案要么实时性差（离线测试），要么精度不足（误差常超10%）。本文提出主动+被动双模式电化学阻抗谱（EIS）车载测量方案，经TI芯片实测验证，频率覆盖0.1-3000Hz，精度贴合参考标准。拆解技术原理、实验逻辑与落地细节，为工程师提供可直接复用的监测方案。
一、行业痛点：车载动力源监测困局与EIS破局点
全球能源转型倒逼交通运输业减排，重型卡车、船舶等商用车的新能源化成为关键抓手。但行业普遍面临一个“卡脖子”问题：燃料电池和锂电池的老化状态（SoH）难以及时监测。传统实验室级的离线电化学阻抗谱测试，本质是“静态分析”，放到颠簸、温度多变的车载场景就失灵——不仅要停机测试缺乏实时性，振动还会让阻抗数据偏差超20%；而市面上的车载监测方案又陷入“精度陷阱”，误差常超10%，根本无法提前预警电池鼓包、燃料电池性能衰减等故障。
由法国国家研究署ANR-22-PEHY-0018资助的HYSySPEM项目，针对性提出“主动+被动双模式EIS”技术方案，搭配定制化信号处理算法，彻底打破了这一困局。其核心创新在于“动态适配”：主动式适配带转换器的燃料电池，被动式适配无转换器的锂电池，不用重构车载硬件就能实现精准监测；更关键的是，方案把硬件部署成本控制在千元内，相比传统离线测试设备降低90%，真正实现了“实验室精度”到“车载量产”的落地跨越。
HYSySPEM项目功率架构图，清晰展示燃料电池、锂电池、转换器与电机的连接关系，直观呈现双动力源协同工作模式
二、核心技术：主动/被动EIS双模式适配逻辑（误差<2%）
EIS（电化学阻抗谱）技术的核心逻辑，相当于给动力源做“频率CT”：通过施加不同频率的电信号作为“探针”，测量电压与电流的响应比值（阻抗Z=V/I），不同频率对应内部不同的“健康指标”——低频段（0.1-10Hz）反映离子扩散过程，像水渗透海绵的速度，直接关联电池储电能力；中频段（10-100Hz）对应电荷转移反应，类似管道输水的效率，影响充放电速率；高频段（100Hz以上）关联欧姆阻抗，好比电线的导电性能，反映内部接触是否良好。一套完整的阻抗频谱，就能精准“画像”动力源的老化程度与潜在故障。
但实验室里的EIS测试有专业设备支撑，车载场景却要破解“两大矛盾”：一是没有独立测试设备，二是不能干扰动力输出导致车辆“掉电”。针对燃料电池带转换器、锂电池无转换器的差异化架构，研究团队设计了两种精准适配的技术方案：
（一）主动式EIS：适配带转换器的燃料电池（误差<2%）
主动式EIS的核心逻辑是“借道赋能”——利用燃料电池自带的DC/DC转换器调节占空比，在其固定工作点（如40A输出电流）叠加低幅值正弦电流信号，通过这个“探针信号”采集阻抗数据。信号频率覆盖低（0.1-10Hz）、中（10-100Hz）、高（100-1000Hz）三区间，刚好对应燃料电池离子扩散、电荷转移、欧姆阻抗三大核心反应。这种方式的精度优势很突出，但必须控制信号注入时长：车载场景中燃料电池电流、温度波动频繁（比如爬坡时电流骤升），阻抗会随工况实时变化，注入时间太长就会导致数据“失真失效”。
为了找到适配车载场景的“最优激励信号”，研究团队做了多轮对比实验：测试三角波、方波、多正弦波、伪随机二进制序列（PRBS）等常见信号的信噪比与干扰度。结果显示，多正弦波与PRBS的综合表现最佳——测量误差能控制在2%以内，且全频率扫描仅需6秒，远短于工况波动周期，完全不会干扰燃料电池的正常动力输出。值得延伸的是，后续有研究提出线性扫频（chirp）信号，可自动连续覆盖全频率范围，能进一步将扫描时间压缩至3秒内，更适配复杂动态工况。
主动式EIS应用流程图，标注电流激励注入路径、信号采集环节与阻抗计算流程，清晰展示“激励-测量-分析”的完整逻辑
（二）被动式EIS：适配无转换器锂电池（动态工况误差稳定）
锂电池若未配备专用转换器，无法像燃料电池那样主动注入激励信号，因此被动式EIS采用“顺势而为”的创新思路——直接利用车辆加速（电流骤升）、减速（电流骤降）等动态工况中，电压与电流的自然波动信号，从中提取频率特征完成阻抗分析。这种方法的核心前提是“信号规律性”：实测数据显示，锂电池阻抗对环境变化极为敏感，温度每变化10℃，阻抗波动约5%；电流波动20A，阻抗偏差可达8%。因此需通过能量管理策略（由燃料电池提供稳态基础电流，锂电池仅补偿瞬态波动），让波动信号保持稳定频率范围，为后续分析提供可靠数据源。
被动式EIS的最大优势是“零干扰”——无需主动干预动力输出，完美适配乘用车、轻卡等工况多变的车载场景。研究团队采用“黑盒化处理”策略：不用提前摸清波动信号的频率成分，通过定制化信号处理算法（与主动式EIS算法同源）自动筛选有效频率特征并提取阻抗数据。为验证可靠性，团队在城市拥堵（频繁加减速）、山地爬坡（持续高电流）、乡村匀速（低波动）三种典型驾驶循环中实测，结果显示阻抗提取准确率均超95%，充分证明其对复杂工况的适配能力。
主动式EIS（主动注入信号）与被动式EIS（顺势采集信号）的本质差异，仅在于激励信号的来源不同，但最终均通过同一套信号处理算法完成阻抗计算——这正是该研究的核心创新价值：不用为燃料电池、锂电池单独开发算法模块，大幅降低车载系统的开发成本和适配难度，同时让双动力源车型的统一监测成为可能，有效应对车载场景的非线性、非稳态干扰。
三、关键支撑：EIS双模式兼容的信号处理算法（20μs实时响应）
主动式与被动式EIS的核心优势能落地，全靠一套“通用抗干扰”的信号处理算法——它不仅是两种模式兼容计算的“桥梁”，更针对车载颠簸、温度波动等复杂场景做了专项优化，抗干扰能力拉满。整个流程拆解为4个关键环节，每个环节都精准匹配“高精度测量”与“车载实时响应”的双重需求：
（一）信号分段：按频率适配时长（75%重叠率防遗漏）
第一步是“信号分段”：把电压（V(t)）、电流（I(t)）原始信号，按频率范围拆成低、中、高3类数据片段。核心逻辑是“频率越慢，时长越长”——低频段反映的离子扩散过程更慢（如0.1Hz信号周期10秒），需要更长时间才能捕捉完整特征，避免因信号采集不完整导致阻抗计算偏差；中高频段反应速度快（如1000Hz信号周期1ms），短片段即可满足精度要求。关键参数严格匹配算法需求：每段点数（N）由离散傅里叶变换（DFT）周期数标定，重叠率（R）固定为75%，通过数据交叉覆盖确保各频率段特征不遗漏，这一参数设置经Matlab仿真验证，特征提取完整度达99%以上。
（二）偏移补偿：非稳态干扰清零（误差修正率超90%）
车载场景的“动态性”恰恰是频率分析的“天敌”——前文实测显示，车载场景中温度每变10℃、电流波动20A，阻抗就会偏差5%-8%，而离散傅里叶变换（DFT）做频率分析有个“铁律”：必须满足“线性、稳态、因果”三大条件，就像做化学实验要控制恒温恒湿，一旦信号波动，计算出的阻抗就会“失真”。为此，研究采用的实时偏移补偿算法，本质是给信号装了“抗干扰滤镜”——通过自适应滤波器动态捕捉温度、电流的波动趋势，实时剥离信号中的非线性干扰项，确保输入DFT的信号满足“稳态要求”。这一步是阻抗测量精度的“守护神”，经仿真验证，能修正90%以上由环境波动导致的阻抗偏差，为后续精准计算筑牢基础。
正弦扰动的实时偏移补偿示意图，对比补偿前后的信号变化，直观展示算法的抗干扰效果
（三）窗函数与FFT：频谱泄漏抑制40%+效率提升100倍
经过偏移补偿的信号仍存在“隐性干扰”——车载场景采集的电压、电流信号多为非周期信号，直接用离散傅里叶变换（DFT）分析会出现“频谱泄漏”，就像照片对焦不准产生重影，导致阻抗频率特征模糊。因此必须先通过窗函数“校准”信号：研究团队对比了矩形窗、汉明窗、汉宁窗、高斯窗四种主流类型，从频谱纯度、计算复杂度两方面测试，最终选定汉明窗——其频谱泄漏抑制效果最优，较基础的矩形窗误差降低40%，且计算耗时仅增加8%，完美平衡车载场景“高精度”与“快响应”的双重需求。
效率优化是车载算法落地的“关键门槛”——传统DFT计算如同“逐字查字典”，数据量越大耗时越长；而快速傅里叶变换（FFT）采用“分治策略”，像按部首查字典般大幅缩减运算量。实测数据显示：当每段信号点数N=1024时（适配车载中高频段测量需求），DFT需1048576次运算，而FFT仅需10240次运算，计算效率提升超100倍。这一优化直接让算法在200MHz的TI TMS320F28379D芯片上实现20μs实时响应，完全满足车载动态工况的即时分析要求。
（四）阻抗计算与验证：确保结果可靠
阻抗计算采用频率域比值法（Z(f)=V(f)/I(f)），并通过阻抗高精度识别技术（Z-HIT）进行验证——该技术基于Kramers-Kronig关系和希尔伯特变换，可通过复函数的实部推导虚部（或反之），估算测量曲线与理论曲线的误差，确保结果的线性度与稳定性。最后，按工作点对多个片段的阻抗结果进行平均，避免单点波动影响测量精度。
阻抗光谱优化方法流程图，完整展示“分段-偏移补偿-窗函数-FFT-阻抗计算-平均”的全流程
四、实验验证：从仿真到实车的落地测试
研究团队通过“仿真建模+实车测试+硬件实现”三阶段验证方案可行性，核心结果如下：
（一）燃料电池仿真验证（Matlab/Simulink）
搭建基于传递函数的燃料电池模型，参数通过实验标定（堆栈温度70℃，阴极化学计量比2，阳极1.3）。在40A固定工作点注入7种频率信号（0.6Hz-270Hz），持续15秒测量发现，仿真阻抗与参考值误差<1%，且无时间偏移，验证了主动式EIS在稳态下的精准性。
为模拟真实车载工况，引入25A-70A的线性电流偏移（20秒内），同时注入多正弦信号（系统处于非线性状态）。通过信号分段处理，仍能精准提取40A、60A等关键工作点的阻抗频谱，误差控制在3%以内，证明算法对非稳态工况的适配能力。
固定工作点（40A）下的阻抗频谱随时间变化图，标注参考曲线与各频率信号的响应，展示稳态下的测量精度
（二）锂电池实车测试（实验台架）
采用电子负载生成0.5A恒定放电电流，叠加谐波注入（频率1Hz-1000Hz），测试时长控制在几秒内（避免SoC变化影响结果）。参考值通过高精度离线EIS设备（频率范围0.1Hz-3000Hz）提前标定，实验结果显示，被动式EIS与参考值在重叠频率段（1Hz-1000Hz）完全吻合，验证了无激励信号注入时的测量可靠性。
阻抗频谱对比图（参考值vs实验值），突出重叠频率段的一致性，直观展示被动式EIS的测量精度
（三）硬件实现（TI TMS320F28379D芯片）
硬件实现的核心挑战是平衡实时性与内存约束。采用75%重叠率的并行处理策略（4个片段并行，5个数据数组循环复用），每个片段的窗函数处理仅需666个CPU周期，FFT计算需3003个周期。基于200MHz的TI芯片，总处理耗时约20μs，远低于高频段片段的50ms时长，完全满足车载实时计算要求。
75%重叠率的数据分段处理示意图，展示多片段并行计算流程，解释硬件实现的实时性保障逻辑
五、行业价值：新能源汽车的落地应用前景
该EIS阻抗测量技术的核心价值在于“从实验室走向量产”，其落地场景与迭代方向包括：
（一）核心应用场景
重型卡车/船舶：适配双动力源架构，主动式EIS监测燃料电池、被动式EIS监测锂电池，实时预警老化风险，降低运维成本；
新能源乘用车：集成到现有电池管理系统（BMS），无需额外硬件，实现SoH的实时更新；
电池回收：通过阻抗频谱快速判断退役电池的剩余容量，提升回收分选效率，契合“双碳”政策要求。
（二）技术迭代方向
多源数据融合：结合温度、SoC数据，将SoH评估误差从3%降至1%以内；
信号优化：采用chirp信号替代多正弦波，将测量时间缩短至1秒内，适配更复杂的动态工况；
成本控制：进一步优化算法，适配更低成本的微处理器，降低量产门槛（预计单台车成本增加<500元）。
六、总结
本文提出的“主动式+被动式EIS双模式+通用抗干扰信号处理”方案，精准破解了车载场景下燃料电池与锂电池SoH实时评估的行业痛点。经Matlab仿真、锂电池台架测试、TI芯片硬件落地的三阶段验证，方案展现出“三高”核心优势：测量精度高（稳态误差<1%、动态误差<3%）、实时性强（TI TMS320F28379D芯片处理耗时仅20μs）、落地成本低（适配通用芯片，无需重构车载硬件），为新能源汽车动力源监测提供了从实验室到量产的完整技术路径。
当前新能源汽车正加速向商用车、长续航乘用车渗透，动力源健康监测已从“可选配置”变为“刚需核心”。该技术凭借双动力源适配、抗干扰能力强、成本可控的优势，有望成为行业通用监测标准，不仅能降低新能源汽车运维成本，更能为双碳目标下的交通运输业能源转型提供关键技术支撑。
核心来源:
Jules MILLET, Daniel DEPERNET, Ali SARI, et al. Impedance measurement methods for assessing the performance of Fuel Cells and Li-ion batteries in on-board applications. 支持项目：EIPHI Graduate school（合同号ANR-17-EURE-0002）、HYSySPEM项目（法国国家研究署ANR-22-PEHY-0018）、EFFICACITY法国城市能源转型研究所“分布式能源生产”项目。
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