融合Transformer網(wǎng)絡(luò)與FA-BP優(yōu)化的鋰離子電池SOH估測系統(tǒng)設(shè)計研究

摘 要：文章針對鋰離子電池健康狀態(tài)（SOH）估計精度不足與模型泛化能力較弱的問題，提出一種融合Transformer網(wǎng)絡(luò)與FA-BP優(yōu)化算法的SOH估測系統(tǒng)。該系統(tǒng)以Transformer結(jié)構(gòu)為核心建?？蚣埽闷湓跁r間序列特征提取中的優(yōu)勢，提升模型對電池退化趨勢的學(xué)習(xí)能力。引入改進的螢火蟲算法與反向傳播算法相結(jié)合的優(yōu)化策略，實現(xiàn)模型參數(shù)的全局搜索與局部精細調(diào)節(jié)，提高訓(xùn)練效率與預(yù)測穩(wěn)定性。該方法在SOH估計任務(wù)中表現(xiàn)出優(yōu)越的擬合能力與良好的工程應(yīng)用潛力，為智能電池管理系統(tǒng)的研究提供了新的技術(shù)路徑與參考框架。

關(guān)鍵詞：Transformer網(wǎng)絡(luò) 螢火蟲算法 反向傳播 電池估測

鋰離子電池因其高能量密度、長壽命和環(huán)保特性被廣泛應(yīng)用于電動汽車和儲能系統(tǒng)，電池的健康狀態(tài)直接影響系統(tǒng)的性能與安全性。隨著電池使用時間的增加，其性能逐漸衰退，準確估計電池的健康狀態(tài)已成為提升電池管理系統(tǒng)智能化水平的重要課題。傳統(tǒng)鋰離子電池狀態(tài)（SOH）估計方法在處理復(fù)雜工況和非線性特征時存在精度不足的問題，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入為其提供了新思路。Transformer網(wǎng)絡(luò)具備強大的時間序列建模能力，適用于捕捉電池運行數(shù)據(jù)中的長依賴關(guān)系，優(yōu)化算法的融合可進一步提升模型穩(wěn)定性和預(yù)測精度，為構(gòu)建高性能SOH估計系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。

1 SOH估計技術(shù)發(fā)展概況

鋰離子電池因其良好的特性而成為電動汽車中使用最廣泛的電池類型，在汽車行業(yè)備受關(guān)注。然而，過充、過放或其他不當行為會對電池造成嚴重的安全威脅，加速電池的老化，致使鋰電池的可用容量會隨著使用次數(shù)的增加而減少，這對電動汽車的續(xù)航里程有很大的影響[1]。因此，準確評估電池電芯健康狀態(tài)是電池有效管理、提高電池壽命的重要措施，對保障電池的安全使用具有重要意義。在電池的全生命周期中，其容量與內(nèi)阻等核心性能參數(shù)會隨著循環(huán)次數(shù)和使用時間的增加而逐漸衰退，導(dǎo)致實際輸出能力下降，嚴重時還可能引發(fā)熱失控等安全問題。SOH估計不僅可為電池維護、更換與回收提供科學(xué)依據(jù)，也為延長使用壽命、提升系統(tǒng)安全性和經(jīng)濟性提供理論支撐。

近年來，Transformer結(jié)構(gòu)在自然語言處理與時間序列預(yù)測等領(lǐng)域展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)RNN類模型的強大能力，其自注意力機制可實現(xiàn)對全序列特征的全局建模，提升長序列依賴信息的捕捉能力，已被逐步引入電池SOH估計研究中。通過對循環(huán)數(shù)據(jù)、電壓電流時間序列的深度學(xué)習(xí)建模，Transformer網(wǎng)絡(luò)可有效提取電池性能演化中的關(guān)鍵特征，提升SOH預(yù)測的精度與穩(wěn)定性[2]。同時，為解決深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的參數(shù)調(diào)優(yōu)與局部最優(yōu)陷阱問題，研究者開始嘗試將群體智能優(yōu)化算法引入模型訓(xùn)練階段，如粒子群優(yōu)化（PSO）、螢火蟲算法（FA）、遺傳算法（GA）等，與傳統(tǒng)反向傳播算法（BP）聯(lián)合優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù)設(shè)置，進一步提高估計模型的性能。

2 Transformer網(wǎng)絡(luò)與其在時間序列建模中的優(yōu)勢

Transformer網(wǎng)絡(luò)最初由Vaswani等人于2017年提出，因其完全基于注意力機制而非傳統(tǒng)的循環(huán)結(jié)構(gòu)，在自然語言處理、語音識別、圖像處理等多個領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越性能。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擺脫了對時序計算的依賴，通過多頭注意力機制和位置編碼模塊實現(xiàn)了對序列內(nèi)部依賴關(guān)系的高效捕捉，在時間序列建模方面逐漸替代傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等模型[3]。隨著研究的深入，Transformer網(wǎng)絡(luò)逐漸被引入到金融預(yù)測、交通流量分析、氣象預(yù)測以及電池壽命估計等時間序列建模任務(wù)中，表現(xiàn)出優(yōu)異的擬合能力與預(yù)測性能。

Transformer模型的核心在于其自注意力機制，該機制通過構(gòu)造查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）三組向量，計算序列中任意兩個位置之間的相關(guān)性，從而實現(xiàn)序列內(nèi)特征的全局依賴建模。由于Transformer結(jié)構(gòu)不具備傳統(tǒng)時序模型中的遞歸連接，因此需要引入位置編碼以保留序列的時序信息。常見位置編碼方式為正余弦編碼，通過如下公式定義：

其中 pos表示時間步的位置，i表示維度索引，d為總特征維度。通過將位置編碼與輸入嵌入進行加和操作，模型能夠獲取時間維度上的相對與絕對位置信息，從而提升對時序結(jié)構(gòu)的理解能力。

3 螢火蟲算法（FA）與反向傳播（BP）優(yōu)化算法概述

螢火蟲算法（Firefly Algorithm）與反向傳播算法（Back Propagation，BP）作為兩類經(jīng)典的優(yōu)化算法，分別代表了群體智能優(yōu)化與梯度導(dǎo)向?qū)W習(xí)的兩種不同思想，廣泛應(yīng)用于函數(shù)尋優(yōu)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及復(fù)雜系統(tǒng)參數(shù)調(diào)節(jié)等領(lǐng)域。在深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建過程中，合理選用并融合不同類型的優(yōu)化算法有助于提升模型訓(xùn)練的收斂速度、全局搜索能力與預(yù)測精度，增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性與魯棒性[4]。

螢火蟲算法的設(shè)計靈感來源于自然界中螢火蟲通過發(fā)光吸引同伴的行為。該算法將每個待優(yōu)化解看作一只螢火蟲，通過其亮度與吸引力的變化引導(dǎo)種群向最優(yōu)解演化。亮度通常與目標函數(shù)值相關(guān)，個體之間的吸引力決定了其移動方向與步長。假設(shè)空間中存在n個螢火蟲，第i個體的位置為，亮度由適應(yīng)度函數(shù)表示，其移動更新公式如下：

其中表示比更亮的個體位置，為最大吸引系數(shù)，γ為光強衰減因子，為個體間距離，α為隨機擾動系數(shù)，rand為[0，1]之間的隨機數(shù)。該算法通過平衡局部搜索與全局探索，在多峰優(yōu)化問題中表現(xiàn)出良好的尋優(yōu)能力。

反向傳播算法則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基礎(chǔ)機制，其核心思想是基于梯度下降法，通過鏈式法則計算損失函數(shù)關(guān)于各層權(quán)重的偏導(dǎo)數(shù)，并反向調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值以最小化誤差。設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出為y，目標值為t，損失函數(shù)為，輸出層對權(quán)重的偏導(dǎo)數(shù)可表示為：

其中表示第j個神經(jīng)元的誤差信號，表示輸入值。誤差信號由輸出層向隱藏層依次傳播，其更新公式為：

其中為激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，為上一層誤差的加權(quán)和。通過迭代優(yōu)化，BP算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值以逼近真實標簽。在實際訓(xùn)練過程中，BP算法雖然具有良好的收斂性和精度控制能力，但容易陷入局部極小值，對初始權(quán)重較為敏感，且在高維參數(shù)空間中存在收斂速度慢的問題。粒子群算法作為一種啟發(fā)式全局優(yōu)化方法，具有搜索范圍廣、無需梯度信息等優(yōu)點，可用于優(yōu)化BP算法的初始參數(shù)設(shè)置，提升整體搜索效率與穩(wěn)定性。因此，近年來研究者逐漸嘗試將兩者融合，通過FA對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或初始權(quán)重進行優(yōu)化，隨后采用BP精細訓(xùn)練，實現(xiàn)全局與局部尋優(yōu)的優(yōu)勢互補。

4 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

融合Transformer網(wǎng)絡(luò)與FA-BP優(yōu)化的鋰離子電池SOH估測系統(tǒng)在整體設(shè)計上遵循模塊化、可擴展、數(shù)據(jù)驅(qū)動與智能優(yōu)化相結(jié)合的原則，旨在實現(xiàn)對電池健康狀態(tài)的高精度、強魯棒性、廣適應(yīng)性的估算目標。該系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、特征提取與選擇模塊、預(yù)測模型構(gòu)建模塊和SOH估值輸出模塊組成，各模塊之間通過標準接口進行連接，確保信息流在系統(tǒng)中高效傳遞與統(tǒng)一管理。

系統(tǒng)主要圍繞充放電過程中的關(guān)鍵物理量進行構(gòu)建，包括電壓曲線斜率、電壓平臺面積、恒流充電時間、內(nèi)阻變化趨勢、最大溫升率、累計充放電容量等。針對不同的特征維度，通過差分、歸一、累積等方法形成一組穩(wěn)定、易于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的時序輸入向量。經(jīng)過篩選與構(gòu)造后的特征數(shù)據(jù)以序列形式輸入至Transformer預(yù)測模型，由其對序列數(shù)據(jù)進行深度建模，挖掘時間維度上潛在的退化模式與長依賴關(guān)系。為了進一步提高Transformer模型在參數(shù)搜索過程中的效率與精度，系統(tǒng)引入FA-BP融合優(yōu)化策略作為輔助模塊，對網(wǎng)絡(luò)的初始化權(quán)重、超參數(shù)組合與網(wǎng)絡(luò)深度進行自適應(yīng)搜索。粒子群算法模擬種群進化過程，尋找全局最優(yōu)解作為初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸入，隨后由反向傳播算法執(zhí)行梯度方向上的精細調(diào)參，最終獲得穩(wěn)定高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該融合策略不僅有效規(guī)避了模型在復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險，同時提升了訓(xùn)練過程的收斂速度與模型輸出的穩(wěn)定性。在訓(xùn)練階段，系統(tǒng)通過歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)SOH退化模式，構(gòu)建穩(wěn)定的預(yù)測模型；在測試階段，系統(tǒng)實時接收當前數(shù)據(jù)，快速輸出SOH估計值，輔助電池管理系統(tǒng)進行維護與預(yù)警決策。該系統(tǒng)架構(gòu)可根據(jù)不同電池型號、不同使用工況進行靈活調(diào)整，具備良好的工程部署能力與擴展兼容性，為高性能鋰電健康管理提供智能化、可持續(xù)的技術(shù)支持。圖1展示了融合Transformer網(wǎng)絡(luò)與FA-BP優(yōu)化的鋰離子電池SOH估測系統(tǒng)的基本架構(gòu)。

5 融合Transformer與FA-BP的模型設(shè)計

融合Transformer與FA-BP的算法可以構(gòu)建一個具備強非線性擬合能力與高全局搜索性能的估計模型。Transformer網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上采用了堆疊式編碼器模塊，每個編碼器單元由多頭自注意力機制與前饋全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。輸入序列在進入編碼器前先通過線性嵌入層映射至統(tǒng)一維度，并加上位置編碼，以保留時間序列的順序性。每一層自注意力機制通過多頭并行計算捕捉序列中不同位置之間的依賴關(guān)系，前饋網(wǎng)絡(luò)部分采用兩層全連接結(jié)構(gòu)，并使用ReLU或GELU激活函數(shù)進行非線性變換。在該模型配置中，頭數(shù)、層數(shù)與隱藏單元維度作為超參數(shù)對預(yù)測性能有重要影響，需通過優(yōu)化算法進行有效調(diào)節(jié)。

FA-BP融合算法在此模型中發(fā)揮雙重作用。一方面使用FA算法在搜索空間中以種群方式對網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)進行初始全局尋優(yōu)，包括學(xué)習(xí)率、注意力頭數(shù)、隱藏層寬度、批次大小等；另一方面，BP算法在FA完成粗搜索后進一步基于誤差反向傳播機制進行精細權(quán)重更新，從而在局部搜索階段加快收斂速度。FA算法中的個體以網(wǎng)絡(luò)配置為編碼形式，通過亮度函數(shù)定義在驗證集上的誤差作為適應(yīng)度值，引導(dǎo)螢火蟲個體向表現(xiàn)更優(yōu)的解集移動。在此基礎(chǔ)上，引入時間遞減擾動項與個體間適應(yīng)度差異調(diào)節(jié)機制，增強搜索過程的多樣性與收斂穩(wěn)定性。融合過程中，F(xiàn)A負責初始點群體優(yōu)化，BP主導(dǎo)后續(xù)梯度方向更新，實現(xiàn)粗精結(jié)合、全局局部互補的優(yōu)化流程。

Transformer模型的參數(shù)優(yōu)化過程以驗證誤差最小為目標函數(shù)，構(gòu)建起從模型結(jié)構(gòu)到權(quán)重空間的雙層優(yōu)化路徑。在外層結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化中，F(xiàn)A算法通過多代進化確定最優(yōu)模型配置；在內(nèi)層權(quán)重訓(xùn)練中，BP算法根據(jù)梯度信息更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)節(jié)策略與梯度裁剪技術(shù)，以避免訓(xùn)練過程中出現(xiàn)震蕩與過擬合。為提升整體訓(xùn)練效率，引入早停機制與交叉驗證，動態(tài)監(jiān)控模型在驗證集上的表現(xiàn)，確保最終模型具備良好的泛化性能。

6 結(jié)語

文章圍繞鋰離子電池SOH估計問題，構(gòu)建了一種融合Transformer網(wǎng)絡(luò)與FA-BP優(yōu)化算法的智能估測系統(tǒng)。通過引入具備全局依賴建模能力的Transformer結(jié)構(gòu)，有效提取電池運行數(shù)據(jù)中的時序特征，并結(jié)合FA算法的全局搜索能力與BP算法的梯度優(yōu)化機制，實現(xiàn)對模型參數(shù)的精細調(diào)節(jié)。系統(tǒng)在特征構(gòu)建、結(jié)構(gòu)配置、參數(shù)尋優(yōu)與訓(xùn)練流程等方面形成完整閉環(huán)，具備良好的預(yù)測精度與適應(yīng)能力。該方法為實現(xiàn)高性能電池管理系統(tǒng)提供了可行路徑與理論支撐。

基金項目：大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目“基于深度學(xué)習(xí)與FA-BP優(yōu)化算法的鋰離子電池SOH的估測”（項目編號：S202410564039）。

參考文獻：

[1]董靜，金帥.基于ICA與GS-SVM的電池健康狀態(tài)估計[J/OL].重慶理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)），1-12[2025-05-19].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/50.1205.T.20250312.1554.004.html.

[2]姚芳，楊曉娜，李謙，等.考慮耦合關(guān)聯(lián)特性的鋰離子電池SOC-SOH協(xié)同估算[J].電力電子技術(shù)，2024，58（11）：85-90.

[3]張大禹，王震坡，劉鵬，等.新能源汽車動力電池衰退機制與健康狀態(tài)估計研究概述[J].機械工程學(xué)報，2024，60（22）：241-256.

[4]池成璽.鋰離子電池倉庫火災(zāi)滅火救援策略分析[A]2024年度滅火與應(yīng)急救援技術(shù)學(xué)術(shù)研討會論文集-火災(zāi)撲救[C].中國人民警察大學(xué)，中國消防協(xié)會；2024：4.