在新能源汽車產業快速發展的當下，鋰離子電池的性能診斷、壽命預測與健康管理成為行業核心研究方向。電化學阻抗譜（EIS）作為分析電池內部電化學過程的關鍵手段，能精準捕捉電池的歐姆電阻、界面動力學、擴散行為等信息，但傳統測試手段難以有效解耦正負極各自的阻抗貢獻，且三電極測試體系易受電流不均勻、堆疊對準偏差等因素影響產生測試偽影，導致阻抗數據失真，無法為電池模型校準、健康診斷提供精準的微觀依據，成為制約動力電池研發與應用的關鍵痛點。

近日，通用汽車團隊在國際期刊ECS Advances發表重磅研究成果，研發出一款可集成于多層軟包電池的通用型磷酸鐵鋰薄膜參比電極，成功解決了鋰電池阻抗解耦與測試偽影兩大難題，為動力電池全生命周期阻抗分析與管理提供了全新技術方案。

▲Fig1.  間隔20% SOC的EIS Nyquist 曲線  (a)正極 (b)負極

(c)全電池, 頻率范圍3 kHz-1mHz.

這款全新設計的參比電極，從結構、性能到測試應用實現多重創新，打破傳統測試的局限性，核心亮點盡顯技術優勢：

• 低干擾設計，對電池本體性能無顯著影響

參比電極采用LiFePO4超薄薄膜結構，孔隙率與電池隔膜高度匹配，集成后僅增加一層隔膜相關的歐姆和液相傳輸電阻，即使在1C 倍率下，對電池整體電化學信號的影響也微乎其微，保證了測試結果的真實性與客觀性。

• 消除測試偽影，實現寬頻高保真阻抗測試

與傳統點式、線式參比電極不同，該電極覆蓋正負極間整個電化學活性界面，有效抑制了電流/ 電解液通量不均勻、電池堆疊對準偏差帶來的測試偽影；僅在2KHz 以上高頻段存在輕微的系統固有電感干擾，可實現3kHz至 1mHz 寬頻范圍的高保真 EIS 測試，為全維度阻抗分析提供可靠數據。

• 精準阻抗解耦，區分正負極各自阻抗貢獻

通過將該參比電極集成于1.4Ah 多層軟包電池（石墨負極+ 1% Al 摻雜 NCM811 正極），研究團隊成功實現了正極、負極、全電池阻抗的精準分離，可清晰捕捉不同荷電狀態（SOC）下正負極阻抗的獨立變化規律：正極動力學電阻在中等 SOC 區間最小，高低 SOC 下因鋰濃度差別顯著增大；負極動力學電阻受 SOC 影響極小，與鋰電池負極活性材料利用率更低的特性高度契合。

• 頻域-時域高度統一，實現數據工程化轉化

借助傅里葉變換技術，將EIS 頻域阻抗數據重構為混合脈沖功率特性（HPPC）的時域電壓響應，結果與實際 HPPC 測試數據偏差處于噪聲水平內，即使 10ms 高采樣率下也能精準匹配。這一突破解決了阻抗譜數據向工程應用轉化的關鍵問題，讓實驗室的高頻阻抗分析能直接服務于車用電池的實際研發與管控。

Fig 2 利用電化學阻抗譜（EIS）數據模擬時域

高壓脈沖電流（HPPC）脈沖的數學過程

這項研究成果不僅在電化學測試技術層面實現創新，更從動力電池研發、生產、應用全鏈條提供了核心支撐，兼具理論價值與工程實踐意義：

• 為電池模型開發降本增效

該參比電極的測試結果可直接適配偽二維（P2D）電池模型，無需復雜的三維 / 四維建模，大幅降低了電池電化學模型的開發難度與計算成本，為精準電池模型的快速迭代提供數據支撐。

• 支撐電池全生命周期健康診斷

該技術可實現電池從初始成型、使用中期到壽命末期的全生命周期阻抗追蹤，清晰解析不同老化階段正負極阻抗的變化規律，為電池健康狀態（SOH）評估、壽命預測提供精準的微觀依據，助力電池梯次利用與回收的科學決策。

• 賦能車用電池工程化應用

車用動力電池在實際工作中，終端電壓/ 電流會因逆變器、電機產生大量紋波噪聲。該技術實現的精準阻抗分析，能幫助工程師清晰理解電池對復雜電信號的響應，為電池熱管理優化、安全仿真、狀態估計等核心環節提供關鍵數據，推動阻抗基診斷技術在先進電池管理系統（BMS）中的集成應用。

• 為動力電池研發提供全新測試手段

該參比電極的集成與測試方法，為鋰離子電池正負極材料研發、電極結構優化、電解液配方改進提供了精準的阻抗分析工具，可快速篩選出性能更優的電池材料與結構設計，加速高性能動力電池的研發進程。

Fig 3 對比了10% SoC 下HPPC電壓響應的

實際測數據和

基于EIS數據采用傅里葉轉換預測的數據

(a) 負極，（b）正極，(c)全電池，

(d)計算得到的數據 

此次通用汽車的研究成果，讓鋰離子電池的阻抗分析從“整體模糊判斷"走向“正負極精準解析"，為電化學測試技術與動力電池工程應用的深度結合樹立了榜樣。隨著該技術在電池研發與生產中的進一步落地，將持續推動新能源汽車動力電池向更高性能、更長壽命、更高安全方向發展，為新能源汽車產業的高質量發展注入新動能。

1. Elucidating Individual Impedance Contributions via a Versatile Reference Electrode for Lithium-Ion Batteries, Anne Zhang, Brian J. Koch, ECS Advances, 2026, DOI：10.1149/2754-2734/ae3781