中国正引领全球迈向电动化时代，电池作为新能源汽车与储能技术的心脏，其性能与安全性直接影响着整个系统的工作状态。就像一座大厦的建造，如果地基中的承重柱高低不平，整座建筑就会面临坍塌的风险。电池组中单体之间的一致性，正是这样的“承重柱”，直接决定着系统的寿命、效率和安全性。
然而，现有的检测方法如同“慢工出细活”，根本无法满足超级工厂电池每秒生产一节，甚至更快的需求，更别提对退役电池的海量分选。以阻抗检测为例，不仅设备昂贵，单次测量耗时也长达数分钟。为此，研究人员提出了一种全新的诊断技术：仅需一秒钟，即可完成对整个电池组的批量评估。
该技术采用多节电池串联架构，施加共享二值多频激励信号，多通道数据采集系统同步测量各电池的电压响应，实现了"一次激励，整组检测"。不论电池组包含十节还是一百节电池，只要配备足够的采集通道，整个诊断过程可在1秒内完成，与传统阻抗方法（每节电池需要数分钟测量）相比，效率提升超过99%，真正实现了电池诊断的高通量与低成本化。
通过对多种电池类型（包括从特斯拉电池包拆解的18650和实验室老化的21700电池）的实验验证，发现时域多频电压响应能够完整保留电池的健康状态信息，其诊断结果与阻抗谱分析高度一致。此外，提出了基于归一化欧氏距离的响应相似性评价方法，能够准确识别出一致性较差或老化严重的电池单体。特别值得一提的是，该技术突破了传统阻抗测量需要稳态条件的限制，实现了在电池动态运行（如充放电过程）中的实时诊断，为电池在线监测提供了新的方案。
审稿人表示：“本次论文提出了一种新颖的多通道、多频电激励响应（MMER）技术，用于快速电池诊断。该技术在测量速度和可扩展性方面，相比传统的电化学阻抗谱（EIS）方法展现出显著优势。此方法具有创新性，且与工业应用（尤其是在电池分选和二次寿命评估领域）高度相关。作者提出的原理是：由于所有电池单元的激励电流相同，其多频电压响应能够有效表征不同电池的阻抗特性，包括欧姆电阻、电荷转移和扩散过程。”
这项技术的核心价值在于其高速、低成本和可扩展的特性，使其能够满足不同场景下对电池及其他电化学系统快速、准确及规模化检测的需求。部分应用场景如下：
1)在电池出厂的最后环节，该技术可像“高速CT扫描仪”一样，在一秒钟内对每个电芯进行一致性筛查。它能替代传统的抽检方式，实现100%在线全检，并根据实时检测结果对电芯进行高精度快速配对，极大提升电池模组的一致性和寿命，完美匹配超级工厂的高速生产节拍节奏。
2)对于电动汽车退役的电池包，该技术能实现“黑箱式快速筛查”。无需耗时漫长的充放电测试，仅需1秒即可快速判断退役电芯的健康状态和剩余价值，完成高效初筛。根据检测结果，可以将性能一致的退役电芯快速分选到不同的梯次利用领域，如储能系统、低速电动车或备用电源等。
3)可集成到车载电池管理系统中，在运行过程中实现所有电池的“实时健康体检”。通过一致性变化的持续监测，及时识别性能衰减的单体电芯，为均衡系统提供数据支持，预防安全隐患，延长电池包整体寿命。
4)还可扩展至=电解槽等其他电化学系统，实现“在线故障诊断”。通过施加多频激励和响应分析，为这些系统的预测性维护提供关键技术支持。
周尚伟是本次研究的主力人员。他表示，这项研究的现有突破感觉很偶然，实际上也没那么偶然，它源于周尚伟在整个博士期间对电化学体系的探索。当时周尚伟的工作聚焦于多频正弦信号激励与多通道阻抗检测技术，通过数年的实验积累和软硬件开发，周尚伟逐渐掌握了电化学系统激励-响应分析的核心方法。虽然研究主体是燃料电池，但这段经历为周尚伟后期应用于电池领域埋下了重要的技术伏笔。
真正的转折点发生在与导师Rhodri Jervis副教授的某一次例行讨论中。当他们谈到电池诊断的行业难题时，周尚伟突然意识到：既然多频激励方法在燃料电池上如此有效，为何不尝试将其移植到电池诊断领域？Rhodri立刻捕捉到这个想法的潜力，他就和之前的每一次一样，鼓励道："This is really interesting, you should definitely try it out on batteries!"这句话成为了关键的催化剂，让周尚伟毫不犹豫地开始了这项工作。
于是周尚伟不断调试硬件和优化信号参数，和合作者们经常为了一个噪声问题或同步精度反复实验到深夜。过数月的打磨，研究团队终于建立了首个能用的原型系统。当第一次看到多节电池的电压响应在1秒内被同步采集并显示出清晰的一致性差异时，振奋过后才肚子立刻抱怨似就发出了咕咕的声音。
回顾整个研究历程，周尚伟深刻体会到科研突破既需要长期的技术积累，也需要跨领域的思维碰撞，更离不开需要知识渊博的导师关键性的指引和鼓励支持，以及默默提供支持的合作者们。正是这些因素的协同作用，才让最初的"灵光一闪"最终结出了丰硕的果实。
基于这项突破性研究，研究团队正积极推进软硬件协同优化与专用设备开发，同时融合善于处理高维数据的深度学习算法，致力于从海量电压响应数据中提取更深层次的电池健康信息。研究团队的目标不仅是实现实验室技术的产业化落地，更是要打造下一代电池智能诊断平台，让电池"主动说话"，真正实现其全生命周期的精准管理与价值最大化，以此践行UCL Chemical Engineering"改变世界"的科研使命。
据了解，周尚伟于伦敦大学学院获得博士学位后，目前继续从事博士后研究工作，主要聚焦于锂电池健康状态诊断与预测、燃料电池及电解槽的机理解释与器件优化等前沿方向。
目前，其正积极推动“一秒批量化诊断电池”技术的商业化进程。团队已启动原型设备开发，致力于将实验室成果转化为适用于电池制造、回收及运维场景的标准化解决方案，现阶段正与产业伙伴探讨合作模式并筹备初期孵化计划。
