TREDD：基于趋势参考评估的可解释电池老化检测方法
TREDD 是一种可解释的老化检测方法，将老化判定为相对早期参考状态的持续性趋势偏离，融合滚动窗口平滑、基线估计、方向相关老化指数、长期趋势提取与持续漂移检测。该方法在 NASA 锂离子电池老化数据集上以放电循环容量为老化相关状态变量进行验证，能识别清晰的老化轨迹，并对微弱、渐变或非典型趋势降低置信度。
#不确定性量化
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今日 1 条arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）AI 评分4242
arXiv · battery（physics.app-ph）精选AI 评分6262 Artiphy 代理加速的 SPMe 物理模型参数反演框架
作者提出基于单粒子模型加电解液动力学（SPMe）的代理加速反演框架，前向映射用其 Artiphy 代理框架快速可微地计算电压与部分内部状态。去除结构冗余后，反演非冗余的传输、动力学与容量参数组，包括浓度相关的固相与电解液扩散系数。
推荐理由：该工作用 Artiphy 代理加速 SPMe 参数反演，并以 DFN 合成数据给出已知参考参数下的误差与可辨识性分析，可供做参数辨识的研究者参考其框架与敏感性结论。
IEEE/ASME Trans. MechatronicsAI 评分2222 PFR-DD：原型融合重构与域解耦实现广义零样本故障诊断
针对广义零样本故障诊断（GZSFD）中未见故障被误判为已知故障、未知故障原型偏移的问题，研究者提出 PFR-DD 模型，结合域解耦策略与改进的 OpenMax（利用 Cramér–Rao 下界优化参数拟合），并通过原型融合重构整合专家先验与提取特征、经聚类动态校正原型。在三个平台的十二组复合故障实验中，PFR-DD 优于经典与当前最优模型。
IEEE Trans. Industrial InformaticsAI 评分4040 面向电动汽车的MEIW锂离子电池SOC估计框架通过实验验证
一种记忆嵌入与创新加权（MEIW）的锂离子电池SOC估计框架在−20 °C至50 °C、不同SOH水平下完成实验验证，MAE稳定低于0.4%。该方法将SOC递归更新重构为记忆嵌入表示以纳入长期电化学动态，并引入创新加权校正机制，配合协同蝠鲼觅食优化算法辨识分数阶模型参数，在自适应平方根容积卡尔曼滤波框架内实现。
IEEE Trans. Industrial InformaticsAI 评分2222 ATOM：面向轻量级多变量时间序列异常检测的自适应时序全视混合器
ATOM 是一个超轻量多变量时间序列异常检测框架，将表示学习解耦为时序、频谱和空间三个互补视角，仅用 0.137 k 可训练参数和 55.94—362.11 K MAC 运算。它引入认知失调分数，利用时序与频谱重建的跨视角不一致暴露局部被稀释的异常，在八个工业基准上四个数据集排名第一、三个第二，Mars Science Lab 上 F1 达 0.9509。
IEEE Trans. Transportation ElectrificationAI 评分2626 ADAD：基于自适应序列分解的多变量时间序列异常检测
研究提出自适应分解的多变量时间序列异常检测算法 ADAD，在频域将序列分解建模为频谱分割问题，为每条序列动态学习变量专属的分割点，使趋势与季节分量同时反映变量特异性和时间特异性。该方法在模式挖掘中引入跨分量连接，以一个分量学到的模式指导另一分量的学习。在公开基准上，ADAD 性能优于当前最先进方法。
arXiv · battery（physics.app-ph）AI 评分3636 锂离子电池全生命周期超声监测、损伤检测与处理综述
一篇综述系统梳理了超声检测（UT）在锂离子电池全生命周期中的应用，涵盖监测、损伤检测与处理。文章还讨论了用于解读超声信号的物理驱动与数据驱动建模方法，重点指出在电化学行为与弹性及孔隙弹性波物理之间建立严格关联仍是现有挑战。最后总结了UT在电池全生命周期落地面临的难题与后续研究方向。
arXiv · battery（physics.app-ph）AI 评分2222 SoDip：基于 Dirichlet 过程的分层堆叠优化加速接枝聚合设计
研究提出分层堆叠优化框架 SoDip，融合 DeepSeek-R1、TabNet、XGBoost、GPR 与 DPMM，用于辐射诱导接枝聚合的加速设计。该框架在交叉验证中较 GPR 提升约 33%，并提供可校准的置信区间以识别低重现性区间。
arXiv · battery（physics.app-ph）精选AI 评分5858 用数值复分析稳健解读电化学阻抗谱
该工作提出一种基于复分析基本原理的数学方法，从 EIS 数据中提取关键特征，用于判断电路模型中是否存在电感与常相位元件，并回答等效电路模型的可辨识性与唯一性问题。在仅含电阻和电容的模型中，作者能够枚举所有可能的电路模型族，并将该框架应用于真实电化学系统，以锂离子纽扣电池的阻抗测量结果进行展示。
推荐理由：该工作用复分析从 EIS 数据中提取特征，并讨论等效电路模型的唯一性与可辨识性，为电路模型选择提供数学依据。