BatteryBERT for Realistic Battery Fault Detection Using Point-Masked Signal Modeling

📄 arXiv: 2506.15712v1 📥 PDF

作者: Songqi Zhou, Ruixue Liu, Yixing Wang, Jia Lu, Benben Jiang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-31

💡 一句话要点

BatteryBERT：基于点掩码信号建模的电池故障检测方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电池故障检测 时间序列分析 BERT预训练 自监督学习 掩码信号建模

📋 核心要点

  1. 现有电池故障检测方法难以捕捉时序依赖，且未充分利用无标签数据。
  2. 提出BatteryBERT，通过定制的预训练任务和时间序列token化，适配BERT用于电池故障检测。
  3. 实验表明，BatteryBERT显著提升了表征质量和分类精度，AUROC达到0.945。

📝 摘要（中文）

锂离子电池的精确故障检测对于电动汽车和储能系统的安全可靠运行至关重要。然而，现有方法通常难以捕捉复杂的时序依赖关系，并且无法充分利用大量的无标签数据。尽管大型语言模型（LLM）表现出强大的表征能力，但其架构并不直接适用于工业环境中常见的数值时间序列数据。为了解决这些挑战，我们提出了一种新颖的框架，通过扩展标准BERT架构，并结合定制的时间序列到token的表征模块和针对电池应用设计的点级掩码信号建模（point-MSM）预训练任务，来调整BERT风格的预训练用于电池故障检测。这种方法能够在连续的电流、电压和其他充放电循环数据上进行自监督学习，从而产生分布鲁棒的、上下文感知的时序嵌入。然后，我们将这些嵌入与电池元数据连接起来，并将其输入到下游分类器中，以实现精确的故障分类。在大型真实数据集上的实验结果表明，使用我们的预训练参数初始化的模型显著提高了表征质量和分类精度，实现了0.945的AUROC，并大大优于现有方法。这些发现验证了BERT风格的预训练对于时间序列故障检测的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决锂离子电池故障检测问题。现有方法的痛点在于难以有效捕捉电池充放电过程中的复杂时序依赖关系，并且对大量存在的无标签电池数据利用不足，导致故障检测精度不高。

核心思路：论文的核心思路是将自然语言处理领域中成功的BERT预训练方法迁移到电池故障检测领域。通过设计合适的预训练任务和时间序列表征方法，使模型能够从大量的无标签电池数据中学习到鲁棒的时序特征，从而提升故障检测的准确性。

技术框架：BatteryBERT框架主要包含两个阶段：预训练阶段和下游分类阶段。在预训练阶段，首先使用一个定制的时间序列到token的表征模块将电池的电流、电压等时序数据转换为token序列。然后，使用点级掩码信号建模（point-MSM）任务对BERT模型进行预训练，让模型学习预测被mask掉的时序点。在下游分类阶段，将预训练好的BERT模型提取的时序嵌入与电池的元数据进行拼接，然后输入到分类器中进行故障分类。

关键创新：论文的关键创新在于将BERT模型成功应用于时间序列故障检测任务。具体体现在：1) 提出了定制的时间序列到token的表征模块，使得BERT能够处理数值型的时间序列数据；2) 设计了点级掩码信号建模（point-MSM）预训练任务，更适合电池数据的特点，使模型能够学习到更有效的时序特征。

关键设计：时间序列到token的表征模块的具体实现细节未知，论文中可能使用了滑动窗口或者其他方法将时间序列数据分割成多个片段，然后将每个片段转换为一个token。点级掩码信号建模（point-MSM）任务中，mask的比例和mask的方式（连续mask还是随机mask）可能是重要的超参数。下游分类器可以使用常见的分类模型，如全连接网络或支持向量机。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用BatteryBERT预训练的模型在电池故障检测任务上取得了显著的性能提升，AUROC达到了0.945，大幅超过了现有的方法。这证明了BERT风格的预训练方法在时间序列故障检测任务上的有效性，并为该领域的研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电动汽车、储能系统等领域，实现对锂离子电池的早期故障预警和诊断，提高电池系统的安全性、可靠性和使用寿命。通过精准的故障检测，可以避免因电池故障导致的事故，降低维护成本，并为电池管理系统的优化提供数据支持，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Accurate fault detection in lithium-ion batteries is essential for the safe and reliable operation of electric vehicles and energy storage systems. However, existing methods often struggle to capture complex temporal dependencies and cannot fully leverage abundant unlabeled data. Although large language models (LLMs) exhibit strong representation capabilities, their architectures are not directly suited to the numerical time-series data common in industrial settings. To address these challenges, we propose a novel framework that adapts BERT-style pretraining for battery fault detection by extending the standard BERT architecture with a customized time-series-to-token representation module and a point-level Masked Signal Modeling (point-MSM) pretraining task tailored to battery applications. This approach enables self-supervised learning on sequential current, voltage, and other charge-discharge cycle data, yielding distributionally robust, context-aware temporal embeddings. We then concatenate these embeddings with battery metadata and feed them into a downstream classifier for accurate fault classification. Experimental results on a large-scale real-world dataset show that models initialized with our pretrained parameters significantly improve both representation quality and classification accuracy, achieving an AUROC of 0.945 and substantially outperforming existing approaches. These findings validate the effectiveness of BERT-style pretraining for time-series fault detection.