随着能源危机的加剧和碳减排压力的上升，交通运输业的新能源转型日益迫切，日益上涨的能量密度为动力电池系统的安全性和可靠性带来了空前挑战。本书介绍了新能源汽车发展背景、动力电池及管理系统的应用要求；深入分析了动力电池不一致性表现形式、发展规律及故障模式，阐明了动力电池安全性随不一致性非线性扩展的劣化趋势；系统介绍了动力电池温度、电压、SOC、SOP、SOE等安全状态预测和LSTM、GRU、SAM等方法原理与验证过程；探索并建立了适用于实车动力电池SOH近似衰退模型；详细分析了动力电池各种故障类型及触发原因，提出基于信息熵的故障诊断方法；多角度阐述了动力电池安全风险，提出离散小波分解和多尺度熵的热失控风险预警算法；基于多模型融合理论提出了面向实车动力电池全寿命运行周期的安全控制策略。
本书适合新能源汽车以及动力电池开发者、设计者、科研工作者和入门者，可协助高校、车企、动力电池企业建立动力电池大数据分析能力，快速进行产品开发与迭代，也可作为相关院校及科研院所的新能源汽车相关专业师生的参考书。
1.本书内容来自于动力电池大数据分析一线，具有较强的实操性。从动力电池的行业背景开始讲起，并介绍了动力电池工作原理、电池管理系统功能、动力电池状态估计、动力电池故障诊断、动力电池风险预警、动力电池安全控制以及算法基础。这些对于没有动力电池经验的初学者来说是非常有用的。之后会沿着动力电池大数据分析的技术路线，详细介绍各个环节中所涉及的技术，算法以及相关工具。并且在最后展望了动力电池安全管理的未来发展趋势及需要解决的问题。
2.本书涵盖了动力电池大数据分析的全流程，对于刚进入动力电池大数据技术开发领域的人员，可以参考这些章节补足知识上的不足；对于动力电池大数据技术的开发人员，也可以加深对于其他环节的了解，扩展知识面；对于动力电池系统开发人员来说，可以作为很好的借鉴；对于高校及企业研发人员来说，可以作为科研项目选题的参考。
新能源汽车作为中国战略性新兴产业之一和国家重点支撑领域， 产业应用规模和技术水平发展迅速， 累计销量和保有量已连续多年位居全球第一。为了消除消费者对新能源汽车的安全焦虑， 积极推进新能源汽车动力电池故障诊断和安全控制研究非常必要且迫切。
国内外研究人员从动力电池故障机理等基础理论到安全管控技术开展了系列研究。在故障机理方面， 以故障特征分析及参数辨识方法研究为重点； 在故障诊断预警方面， 开展了从单体、模组到系统的故障诊断和热失控预报警方法研究；在安全管控方面， 开展了安全控制方法和安全防护设计研究。然而， 由于实车动力电池采样数据稀疏、特征参数耦合、动态载荷多变、非线性和时变性强等问题的制约， 上述研究均未能有效规避新能源汽车安全事故的发生， 具备高效率智能防控和高质量决策输出能力的实车动力电池安全防控体系尚未建立。
本书综合了作者多年研究成果， 对动力电池运行安全大数据分析与应用技术进行了详细的叙述。第１ 章介绍了新能源汽车及动力电池管理系统的国内外发展现状；第２ 章阐述了动力电池系统安全性与一致性耦合机制相关研究； 第３ 章论述了动力电池ＳＯＨ 估计与预测相关研究成果； 第４ 章展示了动力电池安全状态预测方法；第５ 章深入介绍了动力电池典型故障机理及故障诊断方法； 第６ 章介绍了实车动力系统多级风险预警策略； 第７ 章系统总结和分析了动力电池系统常见的安全问题及其解决思路， 提出了面向实车动力电池系统全寿命运行周期的安全控制策略。除了相关技术说明和阐述， 本书还使用了大量图片、表格、公式来帮助说明， 力图降低本书技术内容的理解难度， 让读者更乐于阅读。
感谢我的博士导师王震坡教授对本书编写工作的指导， 他的鼓励让我有动力将多年的研究工作总结出来， 并以专著的形式呈现给各位同仁和广大读者。另外， 博士生孙旭东、李仁政、张景涵、山彤欣、杨健、张震、杜善霄， 硕士生杨海旭、张昕阳、张华钦、梁峰伟等在资料整理等方面提供了帮助， 在此对他们表示衷心的感谢。
但是， 由于相关领域技术发展迅速， 技术方向依然在探讨， 因此本书还存在很多不足， 希望广大读者和同仁批评指正。更希望本书能够抛砖引玉， 增进大家的沟通和交流， 共同探索大数据驱动方案在新能源汽车动力系统安全控制领域的应用潜力， 解决行业的难点和痛点问题。
洪吉超
２０２２ 年于北京科技大学
丛书序
序
前 言
第1 章 概 述
1.1 新能源汽车发展背景／ ００１
1.1.1 新能源汽车发展的必要性／ ００１
1.1.2 新能源汽车发展现状／ ００２
1.1.3 动力电池系统安全性／ ００３
1.1.4 动力电池管理系统／ ００４
1.2 动力电池及管理系统的应用要求／ ００５
1.2.1 纯电动汽车／ ００５
1.2.2 混合动力汽车／ ００８
1.2.3 插电式混合动力汽车／ ０１１
1.2.4 燃料电池汽车／ ０１３
1.3 国内外研究现状／ ０１４
1.3.1 动力电池失效模式及故障机理／ ０１４
1.3.2 动力电池安全性与一致性耦合／ ０２４
1.3.3 动力电池系统安全状态预测／ ０２５
1.3.4 动力电池故障诊断与风险预警／ ０３１
1.3.5 动力电池系统安全控制管理／ ０３４
1.4 当前研究存在的问题与不足／ ０３５
1.5 本书主要研究内容／ ０３７
第2 章 动力电池系统安全性与一致性耦合机制研究
2.1 概述／ ０３８
2.2 动力电池系统结构及工作原理／ ０３９
2.2.1 动力电池的发展背景／ ０４０
2.2.2 动力电池原理与分类／ ０４１
2.2.3 磷酸铁锂电池／ ０４２
2.2.4 三元锂电池／ ０４３
2.3 实车动力电池运行大数据特征分析／ ０４４
2.3.1 大数据平台介绍／ ０４４
2.3.2 动力电池系统大数据特征分析／ ０４５
2.4 动力电池系统不一致性分析／ ０４７
2.4.1 动力电池系统不一致性的表现形式／ ０４７
2.4.2 动力电池系统不一致性的发展规律／ ０４９
2.5 动力电池系统安全性与一致性的耦合机制／ ０５１
2.5.1 动力电池一致性和安全性的耦合关系／ ０５１
2.5.2 动力电池系统不一致性的改进措施／ ０５３
2.6 动力电池一致性及剩余价值评估技术／ ０５４
2.6.1 动力电池梯次应用性能检测现状／ ０５４
2.6.2 动力电池大数据健康度评估原理／ ０５５
2.7 本章小结／ ０５８
第3 章 动力电池SOH 估计与预测
3.1 概述／ ０５９
3.2 动力电池衰退机理及外特性研究／ ０５９
3.2.1 动力电池衰退机理／ ０５９
3.2.2 动力电池外特性参数及表征方法／ ０６０
3.3 SOH 定义／ ０６１
3.3.1 SOH 定义／ ０６１
3.3.2 SOH 估计与SOH 预测／ ０６１
3.4 实车动力电池SOH 估计／ ０６２
3.4.1 SOH 特征值提取方法／ ０６２
3.4.2 SOH 损耗量提取技术／ ０６３
3.4.3 SOH 损耗量估计／ ０６４
3.4.4 SOH 估计结果分析／ ０６６
3.5 实车动力电池SOH 预测／ ０６９
3.5.1 老化特征提取／ ０６９
3.5.2 SOH 预测模型／ ０７５
3.5.3 使用实车数据的模型验证／ ０８１
3.5.4 SOH 预测结果分析／ ０８３
3.6 本章小结／ ０８６
第4 章 动力电池安全状态预测
4.1 概述／ ０８７
4.2 动力电池SOS 预测／ ０８７
4.2.1 温度预测／ ０８７
4.2.2 电压预测／ ０９９
4.2.3 SOC 预测／ １２０
4.2.4 SOP 预测／ １３２
4.2.5 SOE 预测／ １３５
4.3 SOS 联合估计／ １３７
4.3.1 基于LSTM 的多状态联合预测模型／ １３７
4.3.2 超参数优化及预测结果分析／ １４１
4.3.3 结果验证与分析／ １４７
4.4 本章小结／ １５１
第5 章 动力电池系统故障诊断研究
5.1 概述／ １５３
5.2 动力电池系统故障机理及诊断方法／ １５４
5.2.1 动力电池系统故障机理分析／ １５４
5.2.2 动力电池系统故障诊断方法／ １５６
5.3 基于MOSE 的电压类故障诊断／ １６０
5.3.1 MOSE 算法／ １６０
5.3.2 诊断策略及效果验证／ １６１
5.4 基于MOSE 的温度类故障诊断／ １７２
5.4.1 动力电池热管理系统／ １７２
5.4.2 诊断策略及效果验证／ １７３
5.5 基于MOSE 关键计算因子与诊断效果的研究／ １８２
5.6 本章小结／ １８３
第6 章 动力电池系统风险预警研究
6.1 概述／ １８４
6.2 动力电池系统安全风险分析／ １８４
6.2.1 动力电池系统失效模式／ １８４
6.2.2 动力电池系统安全风险／ １８８
6.3 基于MMSE 的动力电池系统安全风险预警／ １８９
6.3.1 MMSE 算法／ １８９
6.3.2 基于振动扫频实验的连接失效预警／ １９２
6.3.3 基于实车运行数据的安全风险预警／ １９７
6.3.4 基于MMSE 关键计算因子与诊断效果的研究／ ２０４
6.4 基于NDWD 的动力电池系统热失控风险预警／ ２０４
6.4.1 时频转换算法／ ２０４
6.4.2 事故特征描述／ ２０８
6.4.3 预警结果分析／ ２１５
6.5 本章小结／ ２１８
第7 章 动力电池安全控制策略研究
7.1 概述／ ２２０
7.2 动力电池安全问题分析／ ２２０
7.2.1 动力电池安全问题及解决方案／ ２２０
7.2.2 动力电池安全管理方案四维分析／ ２２３
7.3 动力电池系统多故障早期协同预警／ ２２９
7.3.1 电压类故障／ ２２９
7.3.2 温度类故障／ ２３５
7.3.3 多故障早期协同诊断策略／ ２３９
7.4 动力电池系统安全控制策略／ ２４０
7.4.1 多模型融合方法／ ２４０
7.4.2 基于多模型融合的安全控制策略／ ２４３
7.5 本章小结／ ２４４
参考文献
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