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锂离子电池故障预测及健康管理技术进展

泰然健康网
2025-06-10 14:06

中国已成为全球最大的新能源汽车生产国，连续8年全球产销量第一。新能源汽车的快速发展带动了锂离子电池的需求飞速增长，但锂离子电池因自身材料问题、生产制造缺陷等因素常存在失效、起火问题，引发了国内外学者、用户对电池故障问题的关注。现有的锂离子电池管理方法包含了电池故障检测、热失控预警等功能，但线下依赖于车载电池管理系统（battery management system, BMS）的有限检测数据、云端依赖于历史数据深度分析，缺乏从理论到技术贯通的故障预测和管理方法。故障预测及健康管理（prognosis and health management, PHM）技术从电池失效角度出发，以电池可靠性为管理目标，提出了新的电池管理思路。锂离子电池PHM技术与云平台管理具有较好的适配性，在云端部署电池失效预测模型、建立全生命周期的性能仿真和故障预测模型，并实现可靠性增长，能够为电池管理提供新的系统性思路和方法。

本文围绕锂离子电池PHM技术中的主要关键点研究现状进行评述，归纳了现有技术的优缺点及不足，并展望了未来PHM技术挑战和发展趋势。

1. 锂离子电池PHM技术

PHM技术是集故障检测、健康预测与评估及维护、决策于一身的综合技术，通过充分利用传感器采集系统的数据信息，借助于信息技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估系统自身的健康状态，在系统发生故障之前对其故障进行预测，并结合现有的资源信息提供一系列的维护保障建议或决策。PHM技术在航天、航空、船舶等领域得到深入研究和广泛应用，并逐渐拓展至锂离子电池管理领域[1]。

传统锂离子电池管理方法以状态估计为主线，依据试验测试制定电池使用边界，通过对荷电状态（state of charge, SOC）、健康状态（state of health, SOH）等进行估计，完成电池的使用管控。而PHM技术则以电池失效为主线，通过机理、模型、数据驱动方法对电池的失效模式、失效概率进行预测，建立电池可靠性衰退图谱，通过可靠性增长的方式来优化电池管理边界和目标，降低电池使用故障率。

2000—2023年，国内外学者围绕锂离子电池PHM共发表SCI检索论文157篇，图1通过VOSViewer软件统计分析了各论文关键词相关性，依据各论文的关联性和关键词内容，总结出目前国内外围绕PHM方法研究内容集中在对于健康度的评价/估算、PHM总体方法论及核心方法、健康度的主要影响因素3个方面。随着对电池PHM技术认识的加深与工程实践的探索，未来将会有更多工程应用导向的技术性文章与方法牵引导向的观点性文章产生。Khaleghi等[2]提出基于外源性输入的非线性自回归神经网络的电池寿命管理方法并应用至PHM中。Kong等[3]提出基于电压-温度健康特征提取方法的锂离子电池PHM方法。Lyu等[4]提出面向PHM的间接混合模型，其融合了灰狼优化算法（grey wolf optimizer，GWO）、多核相关向量机（multi-kernel relevance vector machine，MKRVM）、互补集合经验模式分解（complementary ensemble empirical mode decomposition， CEEMD）、长短期记忆神经网络（long short-term memory neural network, LSTMNN）和前馈神经网络（feedforward neural network，FNN）多种算法来实现电池SOH和剩余寿命（remaining useful life, RUL）预测，Zhang和Li[5]研究了深度神经网络在电池PHM的现状，并分析了其在电池SOH和RUL估计中的研究进展。上述研究仍主要着眼于电池寿命估计和预测算法[2,6]，研究的主要目的仍是用于提升电池使用寿命，缺乏对电池故障的考虑。图2展示了锂离子电池PHM架构，呈现了其主要组件、关键技术及核心功能。锂离子电池SOH、RUL及PHM相关性如图3所示。本文基于航空航天领域中的PHM方法，分析车用锂离子电池PHM中的关键技术，归纳总结近年来国内外学者对锂离子电池PHM技术的研究，分析未来技术发展方向及前景，以期为相关研究提供思路。

图 1 相关论文检索（2000—2023年，以Battery prognosis and health management为关键词检索）

Figure 1. Corresponding manuscript analysis (index by Battery prognosis and health management from 2000 to 2023)

图 2 锂离子电池PHM架构

Figure 2. Architecture of PHM for lithium ion battery

图 3 锂离子电池SOH、RUL及PHM相关性

Figure 3. Correlation between SOH, RUL, and PHM of lithium-ion batteries

在建立锂离子电池PHM方法过程中，首先，需要考虑的是对于电池失效形式、诱因追溯及当前失效概率的计算评估方法；然后，基于分析得到的电池可靠性或失效概率，形成系统可靠性分析并开展实验测试；最后，将结果进一步应用至电池管理中，特别是故障诊断及预警算法。由于系统可靠性在实际使用过程中不断衰退，为了在使用时提升可靠性，需要考虑PHM中的可靠性增长等方法。特别地，数字孪生模型结合了端云融合的优势，能够通过数据和模型融合阐述电池内部参数演化情况及宏观特征的衰退规律，为PHM提供较好的基础。因此，本文重点分析上述PHM中涉及到的关键技术，包括：故障分析及失效概率研究、数字孪生技术、可靠性分析及测试方法、故障诊断及预警算法，特别地，考虑可靠性领域在系统设计方面的理论，还需研究可靠性建模及增长方法。本文将围绕PHM关键技术的成熟度与现状进行分析和研究。

2. 锂离子电池故障分析及失效概率预测

锂离子电池失效机理与故障树模型的构建是PHM “机理-模型-算法-应用”4层技术架构的基石，通过揭示电池在实际使用条件下的失效模式、故障诱因、表现形式等，支撑后续模型构建及算法开发。故障树是较为常用的失效致因追溯与正向推演方法，通过积累大量的数据、经验等对锂离子电池的失效模式进行解析，国内外围绕该领域已开展了大量研究，主要方法包括事故数据分析、实验测试、仿真模拟等，如表1所示[7-18]。

表 1 国内外失效机理研究进展

Table 1. Progress on research for failure mechanisms worldwide

研究项作者研究对象研究内容研究结论材料级电池
失效机理 Crowley等[7] 铝集流体容量损失扩散性锂捕集导致铝集流体容量损失 Kalnaus等[8] 隔膜机械损伤研究了3种商业化隔膜的机械性能，在横向和纵向应力失效形式、敏感度上表现形式不同 Sarkar等[9] 固态电解质氧化膜
(solid electrolyte interphase，SEI膜) 容量损失在高倍率充电条件下，较薄的SEI膜易发生分解和再生，该过程吸收了部分外电流，从而降低了电池容量和充放电效率 Wang等[10] 电解液容量损失电池电解液泄露时发生更严重的自放电、容量衰减和电阻增长。泄漏的程度越大，自放电程度越严重 Zhang[11] 负极热失控负极与电解液的反应在200℃到350℃之间存在2个热流峰，由锂化石墨和电解液之间的放热作用，以及残余的锂与阳极中的黏合剂发生反应成品电池
失效机理 Mao等[12] 圆柱形电池热失控当电池中心位置被穿透时，热失控更为严重。隔膜的收缩及正极和电解液之间的反应会引发电池热失控 Spielbauer等[13] 圆柱形电池热失控在动态负荷下最主要的失效机制是电流截断装置的接触损失，增大了能量密度和安全性之间的矛盾 Teng等[14] 圆柱形电池容量损失低NP比电池的失效是由于锂在负极上的沉积、SEI膜不断形成和破坏，导致电解质逐渐消耗 Zhang等[15] 18650圆柱形电池机械损伤研究了圆柱形电池加载时失效模式，在低速条件下，力的增加是单调的，在中速和高速挤压下，力-位移曲线出现了 "上升-下降-稳态-上升 "的变化模式，该现象由应力波的传播、反射和叠加造成的 Ren等[16] 方形电池热失控充电电流对电池过充的影响很小，但泄压设计（限制板和小袋上的切口）和良好散热会加剧电池过充，在热失控之前可以承受更大的过充容量和温度 Sahraei等[17] 方形电池机械损伤锂离子电池的冲压试验的恒定单轴应变-失效可以作为宏观层面的有效标准来检测短路的发生 Wang等[18] 软包电池机械损伤负极失效受界面黏合强度的影响，具有均匀粒径分布的活性负极材料在机械性能方面表现良好，并且机械性能与活性材料、集流体的厚度呈正相关

在事故数据分析方面，王芳等[19]基于新能源汽车火灾事故分析，从锂离子电池的关键材料、电芯设计、生产制造、系统集成和应用管控等环节系统梳理了潜在的引发失效的各种诱因，如图4所示。

图 4 潜在的引发失效的各种诱因[19]

Figure 4. Potential failure triggers[19]

试验测试的失效解析研究是故障溯源和失效机理解析的核心，通过开展宏观层面上的热失控触发、扩展、蔓延测试[20]及电化学阻抗谱、超声波测试[21]和微观机理层面的绝热量热测试等方法，可分析电池材料层级的失效模式并建立数学描述。Hendricks等[22]基于锂离子电池可靠性试验测试及多年研发经验，总结了锂离子电池的故障模式、机制和影响分析（failure mode mechanism and effect analysis，FMMEA）。Hao 等[23]研究了基于声发射（acoustic emission，AE）和三维数字图像关联（3D-digital image correlation，3D-DIC）原位实验平台研究了18650锂离子电池在弯曲载荷下不同荷电状态下的力学性能和失效机制，揭示了18650锂离子电池的弯曲模量和刚度与电池SOC呈正相关。王宏伟等[24]研究了锰酸锂电池在实际运行环境下的失效模式，模拟了暴晒、碰撞、追尾等场景下的电池失效模式。王震坡等[25]通过过充电试验测试，阐述了锂离子电池在过充热失控发生过程中不同温度点下的主要副反应机理，如图5所示。

图 5 锂离子电池过充热失控发生过程中不同温度点下的主要副反应机理[25]

Figure 5. The main side reaction mechanisms at different temperature points during the occurrence of thermal runaway during overcharging in lithium-ion batteries[25]

在仿真模拟方面，Ren等[26]建立了电池等效电路模型，分析了锂离子电池在极端冲击情况下的失效现象和机理，构建了锂离子电池在高冲击瞬间的机械冲击动力学（mechanical impact dynamics，MID）模型，揭示了隔膜厚度、弹性模量等参数对锂离子电池抗冲击性的影响。Zhang等[27]采用碎片化分析方法，通过串联不同特征电压下的失效机制，推导出整个过充电热失控过程中的动态失效演化机制，对动态过充电失效机理进行了研究。兰凤崇等[28]研究了方形磷酸铁锂电池内芯的新型本构方程和电池的有限元模型，分析了对平面挤压和局部压痕载荷下电池的变形响应和内短路失效。

目前，国内外通过试验、仿真等方法，已围绕锂离子电池在颗粒层面、电极层面、单体层面的机械/热/电失效形式与内生机理开展了大量研究，已基本阐明了锂离子电池微观尺度上的失效机理和宏观上的失效模式。但现有研究主要围绕对单体电池、电池材料层面上的失效研究，对于电池成组后的机械、电气失效还缺乏系统性研究，需要和工程经验进一步结合开展深入的试验、仿真研究。

3. 单体-系统可靠性分析及测试方法

可靠性分析及测试方法是PHM技术的核心，也是以失效为主线的锂离子电池管理的主要体现。通过定义电池的失效行为和表现，量化描述锂离子电池在当前条件下及未来的可能失效概率。通过建立全生命周期的可靠性衰退图谱，可分析锂离子电池的剩余服役寿命及不发生故障的可能性，指导电池的各类使用边界的规划，延长电池服役时间，如图6所示。

图 6 基于电化学模型的可靠性分析方法[29]

Figure 6. Reliability analysis method based on electrochemical models[29]

目前，锂离子电池单体-系统的可靠性分析及测试方法主要分为模型预测和试验测试2个方面。模型预测主要用于实现未来工况下可靠性衰退图谱的预测，而试验测试则是从批量化产品失效实验的角度对极端条件下的可靠性进行评定。因此，对于端云融合的电池管理而言，模型预测可靠性图谱是云端部署的主要算法，而试验测试则为其提供了依据和数据支撑，表2总结了锂离子电池可靠性领域相关研究进展。

表 2 国内外电池可靠性分析及测试

Table 2. Analysis and testing of battery reliability worldwide

研究项作者研究内容研究方法误差分析研究结论 SOH估计模型Meng等[32]SOH估计经验模型<2%提出一种考虑电池容量再生的锂离子电池容量精确预测的混合方法，能有效降低容量再生对预测精度的影响 Liu等[33]SOH估计数据驱动<3%提出一种使用健康因子和加权粒子群优化高斯过程回归模型预测不同温度条件下锂离子电池健康状态的方法，该方法样本量小，预测精度高，适用性广 Guo等[34]SOH估计和
RUL预测数据驱动<1%提出一种Savitzky Golay（SG）滤波器与门控递归单元（gate recurrent unit, GRU）神经网络相结合的SOH和RUL预测模型，验证结果表明该模型可在各类充电策略下给出准确的预测结果 Jorge等[35]SOH估计数据驱动<2%提出一种从充电和放电过程中的电流、电压和温度曲线中提取特征来预测电池SOH演变的方法，将循环的滑动窗口作为长短期记忆神经网络的输入，输出SOH的多步预测 Cheng等[36]SOH估计经验模型<5%进行加速退化测试来研究存储时间和温度对容量退化的影响，结果表明，老化电芯的剩余容量随着存储时间和温度的变化而呈指数级变化 Henschel等[37]SOH估计经验模型利用在实验室环境中收集的电池测试数据建立容量估计模型，根据模型获取SOH估计值并与实际实车运行的数据进行比较寿命预测模型Ecker等[38]RUL预测经验模型<9%对代表混合动力电动汽车典型运行条件的一系列加速寿命实验进行多变量分析，结果表明温度和电荷状态对阻抗上升和容量损失的影响是定量的 Wang等[39]RUL预测经验模型<5%采用非破坏性的电化学方法来监测寿命测试期间的容量损失、电压下降、电阻增加、元素损失和活性材料损失 Wu等[40]RUL预测数据驱动<2%提出一种基于监测数据的集成学习算法，以拟合电池的老化模型并预测其RUL，集成学习算法由5个基本学习器组成，包括相关性向量机、随机森林、弹性网络、自回归模型和长短期记忆网络，验证结果表明集成学习算法具有更好的鲁棒性和泛化效果可靠性模型Yang等[6]热可靠性分析机理模型使用有限元分析软件建立了锂离子电池的电化学-热耦合模型，采用自适应克里格法来建立热可靠性性能函数模型和评估锂离子电池的热可靠性 Philippot等[31]可靠性优化机理模型开发了一个电化学-热流体动力学模型、一个随温度变化的随机退化模型和一个多态性能可靠性模型，对电池组的布局方案进行了优化 Zhu等[41]可靠性分析经验模型考虑锂离子电池系统不平衡电流和不均匀冷却的情况，提出一种整合多物理模型和通用生成函数方法的改进可靠性评估方法 Bai和Tu[42]可靠性建模经验模型提出一种钛合金疲劳裂纹增长的一阶近似椭圆体非概率可靠性分析方法，用于解决椭圆体模型的可靠性 Gong和Frangopol[43]可靠性建模经验模型提出受腐蚀影响的船体大梁可靠性的时间变化的表述，采用高斯、甘贝尔、克莱顿和弗兰克协同学构建联合概率分布模型 Heydari和Sullivan[44]可靠性建模算法模型提出基于切割面算法的串联/串并联系统可靠性计算方法 Byun等[45]可靠性建模算法模型提出了K-out-of-N系统的基于矩阵的系统可靠性方法，将同质和非同质的k-out-of-N系统组件故障之间的统计依赖性、参数敏感性、相对重要性纳入考虑

目前国内外通过建模、试验测试等方法[30]，在SOH估计、RUL预测和可靠性分析等方面开展了大量研究，能够有效对电池的寿命和可靠性进行评估。如Philippot等[31]对镍锰钴（NixCoyMn1-x-y, NMC）-钛酸锂氧化物（lithium titanium oxide, LTO）新电池进行测试以开发半经验NMC-LTO电池模型，对老化电芯进行其他测试以评估其二次使用的可行性，分析结果表明，该电池可重新用于固定存储长达408 000 km或10年。但现有研究主要依靠实验室的数据开展研究，工况较为固定，针对实车复杂多变工况下的寿命预测和可靠性分析研究较少，还需进一步扩展应用场景范围。

4. 锂离子电池可靠性增长技术

从实际的锂离子电池设计、使用角度来说，产品落地后的锂离子电池的预期可靠性水平通常难以达到预先设计的要求，因此，需要进一步开展可靠性增长的试验、测试、仿真等，提升系统的可靠性，排除系统失效原因或故障概率[46]，如图7所示。然而，如何合理的设计可靠性试验测试、降低测试成本并满足可靠性指标需求，是可靠性增长领域的重要研究内容。可靠性增长试验在航空、汽车、工业等领域是较为常用的方法之一[47]。Nadjafi和Gholami[48]提出一种以硬件为中心、以非均质泊松过程（non-homogeneous Poission process, NHPP）为基础的正态分布系统可靠性增长方法，并用于某个具有故障数据的航空系统。Huang等[49]以非均质泊松过程为基础提出软件可靠性增长模型，通过考虑不充分的调试、错误和测试变化点，扩大软件可靠性的实用性。Zou和Kolios[50]提出基于贝叶斯决策分析的信息价值计算方法，并指出缺陷带来的信息价值不仅有助于降低维护成本，还有助于降低风险和增长可靠性。

图 7 可靠性增长方法示意图

Figure 7. Schematic diagram of reliability growth method

在可靠性增长技术方面，包括软件可靠性增长和产品可靠性增长研究。前者主要在软件复杂度不断提升时可以更好的检测到软件内部缺陷、部署环境缺陷等，可用于指导电池管理软件算法设计和测试，而后者则重点关注产品本身的测试项和测试计划，以产品可靠性约束为指标、通过最小化产品成本来合理规划产品的测试计划。对于锂离子电池系统而言，可以通过规划材料-单体-模组/系统不同层级的实验测试内容来提升并达到预期的可靠性目标。但可靠性增长方法在锂离子电池领域尚未展开，未来应围绕电池可靠性增长技术重点开展研究，参考其在航空、航天、船舶等领域的可靠性增长技术实现形式与方法，以提升其在电动汽车、储能电池领域的应用效能。

5. 锂离子电池数字孪生技术

锂离子电池数字孪生技术是在现有建模方法基础上发展起来的新的建模思维，在云计算平台的支撑下能够使云端的数字系统随实际物理实体运行而发展进化，使模型无限逼近物理实体并与实体“同时空”的演化，从而实现对实体电池的数字化仿真、监控、预测、优化等。数字孪生模型依据多物理场仿真建模理论，能够模拟电池内部的异常并反应出表征形式，是PHM技术中的关键部分，用于结合失效机理建立失效模型，并反应出失效特征和形式，支撑故障诊断算法的设计。

早期的数字孪生技术起源于航天电子类应用。2010 年，美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)在其太空技术路线图中首次引入了数字孪生的表述，有着明确的工程背景，即服务于未来宇航任务的需要。随着对人工智能、大数据引擎算法的深入与突破，数字孪生技术迎来了新的发展契机，通过数据驱动方法建立实体-虚拟模型联系、利用大数据方法辨识模型随实体演化的全生命周期参数，从而实现基于模型预测仿真的电池故障概率、性能衰退可靠性预测等。近年来，随着大数据方法逐步推广应用至锂离子电池领域，数字孪生电池也随之发展而实用。在前期研究中，提出数字孪生模型的3大基本特征：全生命周期建模、对物理实体的逼近、全场景模拟和仿真，如图8所示。

图 8 贯穿电池全生命周期的数字孪生模型

Figure 8. Digital twin model across the battery lifespan

锂离子电池数字孪生模型是指利用仿真技术创建的锂离子电池的虚拟副本，能够反映锂离子电池的内部状态和外部行为，以实现对锂离子电池的监测、诊断和预测。锂离子电池数字孪生模型的建模方法主要被分为基于物理的建模方法、基于数据的建模方法和混合模型的建模方法。基于物理的建模方法利用电化学、热学、力学等理论建立锂离子电池的数学模型，能够较准确地描述锂离子电池的内部机理和外部特性，但是计算量大，参数辨识困难，适用于离线仿真和分析。基于数据的建模方法利用机器学习[51-53]、神经网络[54-55]、回归分析[53]等技术建立锂离子电池的统计模型，能够较快速地拟合锂离子电池的输入输出关系，但是缺乏物理意义，泛化能力差，适用于在线监控和控制。基于混合的建模方法。这种方法结合物理模型和数据模型的优势，采用降阶模型、数字孪生工具、云端部署等技术建立锂离子电池的混合模型，能够在保证精度的同时提高效率，适用于数字孪生应用。数字孪生模型相关研究进展归纳如表3所示。

表 3 锂离子电池全链条数字孪生建模方法及相关应用的研究进展

Table 3. Research progress on the lifespan digital twin modeling of lithium-ion batteries and related applications

研究项作者研究对象研究内容数字孪生模型 Ngandjong等[56] 电池生产制造提出面向电池生产制造过程浆料平衡及其干燥等工艺的建模，可用于电池全链条数字孪生模型构建 Husseini 等[57] 电极材料通过数字孪生基于模型的方法，来确定电极材料张力控制的最佳方法 Wang等[58] 电极材料将基于不对称温度调制的材料不可知方法与热稳定的双盐电解质相结合，研究这一材料的安全性 Bilansky等[59] 单体电池在MATLAB/Simulink中实现电池单体数字孪生模型，经验SOH模型基于从NR18650-25R电池的SOH≥80% 的电池循环获得的数据。包含了关于整个生命周期的信息 He等[60] 电池系统结构建立了一个电池系统架的数字孪生模型-DTMAR。包括数值模型、NN-RSR模型和混合机器学习模型。结果显示，DTMAR模型可以高效、准确地计算和预测结构性能 Reniers和Howey[61] 电网系统模拟了一个1 MWh的电网电池系统，每个电池由单独的电化学模型表示。对单体间变异性、热效应和降解效应的影响进行了长达10 000个周期和10年的模拟 Pan等[62] 电网系统提出能源微电网能量分配的数字孪生模型，学习不确定的环境并根据他们的经验选择最佳的能源管理措施 Söderäng等[63] 电网系统建立了数字孪生快速运行模型，对基于物理学的内燃机模型与包括电池存储在内的发电厂模型进行实时协同模拟 Tang等[64] 电池系统提出一个基于数字孪生技术的电池系统，但整个系统是从物理空间到孪生空间，但还没有反馈到物理空间数字孪生应用 Li等[65] 数字孪生应用提出基于数字孪生模型的电池SOC/SOH联合估计模型，可监测电池老化过程中的容量衰减和功率衰减 Semeraro等[66] 数字孪生应用利用形式化概念分析方法分析了数字孪生的特点，分析电池系统中数字孪生体功能和架构的趋势和差距 Semeraro等[67] 数字孪生应用分析了数字孪生技术在储能领域的应用，同时评估了应用背景、生命周期阶段、数字孪生功能和数字孪生架构

数字孪生有助于提高对电池性能的控制，利用光谱、物理和化学方法结合，可以实现数字孪生对于真实物理数据的高度仿真[68]。然而，数字孪生的高精度和实际实施过程中车载算力的矛盾逐渐凸显，为在现实世界实现，通过低成本和便携式的传感技术，数字孪生电池系统中可以收集到电流、电压和温度。虽然这些数据具有自身的局限性，但通过适当的数据后处理，也可以推断出丰富的电化学内涵[69]。除这些指标外，压力和变形也可以增加车端数字孪生模型的丰富程度。随着获取数据的来源更加丰富和车载电池的工况不断变化，混合方法可以建立更加符合实际工况条件下的各类电池的数字孪生模型，如图8所示[54,70]。

6. 在役电池故障诊断及预警算法

故障诊断及预警算法用于决策锂离子电池的失效判定。可靠性分析仅能为电池提供潜在失效的可能性，但对于实际运行的锂离子电池而言，还需要进一步结合诊断及预警算法实现锂离子电池的失效判定。然而，电池起火速度快、数据传输频率低且内容不全面、起火事故案例少，导致热失控事故数据可用信息匮乏、可用数据有限，为在役电池故障诊断及热失控预警算法研发增大了难度。目前，国内外围绕锂离子电池故障诊断及预警算法已开展了大量研究，特别是基于云端数据的故障诊断、热失控预警等，可为综合评估锂离子电池的健康度和可靠性提供技术支撑。

6.1 基于云端数据的故障诊断

在基于云端数据的故障诊断方面，常见的故障诊断方法包括基于知识、统计、机理这3类方法。基于知识的故障诊断方法研究起步早、应用广泛。这类方法不需要借助复杂的数学模型，通过在概念和处理方法上的知识化，进行故障推理判断。刘晓俊[71]基于电池常见故障类型结合专家经验，提出一个基于对象和关系数据库的知识库建立方法，并基于人工智能模糊推理的综合判断推理机理模型。夏淑英[72]将模糊数学理论与故障树分析方法相结合，形成基于模糊故障树分析法的汽车故障诊断方法，建造正确合理的故障树和知识图谱是诊断的核心与关键。Zhu等[73]利用北京市电动汽车运行监控系统，根据三元锂电池充电试验提出基于3个阈值规则的过充故障判断。赵洋[74]利用知识和经验方法，形成基于远程监控的电池系统故障树，构建了面向锂离子电池单体电压离群现象的故障诊断方法。

基于统计的故障诊断方法通过对云端电池数据进行特征提取和建模[75]，寻找电池状态和故障特征之间的映射关系与统计规律。刘鹏等[76]针对故障与正常统计数据，提出一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)和异常系数评估(anomaly coefficient evaluation, ACE)的锂离子电池故障统计与诊断方法。Wang等[77]使用威布尔参数描述了电压分布的统计特性，并使用特征电压曲线的数值分析进行了研究，以理解锂离子电池放电电压的不一致性。Ma等[78]提出一种基于统计分析的电动汽车锂离子电池串联故障检测，根据统计出的级别故障，提醒用户采取适当的措施。Xue等[79]根据电池电流和速度，阐明电动汽车电池的运行状态，并基于高斯与统计分布确定诊断系数，以突出每个状态下的参数变化。

在机理故障诊断方面，赵帅[80]针对锂离子电池内短路机理与诊断方法开展研究工作。温涛[81]结合锂离子电池内/外短路故障具有相近等效电路的特点，根据短路故障具有的参数效应、耗尽效应以及绝热实验结果，分析短路故障对锂离子电池电热特性的影响。武超[82]研究锂离子电池典型故障机理及诊断方法，建立磷酸铁锂电池的综合故障诊断策略，实现典型故障模式的在线诊断、预警和机理辨析。Hu等[83]对各种故障的机理、特征和诊断进行了全面综述，包括电池内部故障、传感器故障和执行器故障，介绍并讨论了用于更安全的电池系统的故障诊断技术的未来发展趋势。Zhang等[84]从锂离子电池的老化机理和故障原因出发，从宏观层面总结了机理故障诊断的一般方法。Love等[85]通过2个不同的放电截止阈值（单个电池截止和电池组电压截止）来识别0℃下4S电池组内的温度引起的内部机理特性故障。

6.2 热失控预警

在热失控预警方面，朱晓庆等[25]较为具体地阐明了热失控触发条件和发生机理，比较全面地总结了提高锂离子电池系统安全性的方法。陈佳纯[86]以真实的电动汽车工作数据为对象，从机械触发、电触发、热触发3方面对故障扩散途径和触发热失控的单体的位置进行分析。廉玉波等[87]基于混合高斯-隐马尔可夫模型实现对锂离子电池实时热失控检测。Liu等[88]通过测量18650 NCM锂离子电池的放热速率、表面温度、火焰温度、正负极温度和质量损失，分析了不同电流速率下锂离子电池热失控特性。Wang等[89]建立了锂离子电池的电化学热耦合模型，以及热失控的热模型，在车载条件、高速率循环充放电条件和热滥用条件下对锂离子电池进行了研究和预警。Meng等[90]提出一种集成故障树、动态贝叶斯网络和支持向量回归的动态风险预测方法，用于锂电池热失控的风险预警。

7. 结　论

锂离子电池PHM技术从电池失效出发，研究了锂离子电池可靠性管理方法，通过可靠性建模、可靠性增长等方式，降低电池使用过程中故障率，及早发现潜在故障可能性。本文围绕PHM关键技术国内外研究现状进行了分析：

1）在电池失效模式及概率预测方面，国内外已通过试验、仿真等方法在颗粒层面、电极层面、单体层面的机械/热/电失效形式与内生机理开展了大量研究，基本阐明了锂离子电池微观尺度上的失效机理和宏观上的失效模式。但现有研究主要集中在对单体电池、电池材料层级的机理性分析，缺乏与工程实际相结合的系统性机械、电气失效分析。此外，由于现有锂离子电池系统失效数据、案例不足，对于电池高层级、耦合性失效研究仍不充分，仍需进一步结合实验或仿真进行研究。

2）在可靠性建模、分析及增长研究方面，国内外围绕SOH估计、RUL预测和可靠性分析等方面开展了大量研究，能够有效对电池的寿命和可靠性进行评估。但现有研究主要依靠实验室标定数据开展研究，缺乏对实际工况条件的考虑，还需进一步扩展应用场景范围。此外，对于锂离子电池可靠性增长方法研究尚不充分，仍需探索或借鉴软件可靠性增长理论，对已部署的锂离子电池可靠性进行优化提升，以实现延寿、预警等效果。

3）在电池故障建模与预警算法方面，国内外已针对单体级的全生命周期数字孪生模型开展了研究，实现部分副反应的模拟、预测和跟踪。然而，现有数字孪生模型仍停留在简单电化学模型或等效电路模型阶段，用于电池深度状态估计、参数辨识、局部特征跟踪等功能，对于数字孪生模型应实现的失效预测、微观参数解析等研究仍不充分。此外，国内外围绕数据驱动的故障诊断、预警算法也开展了大量研究，然而，现有起火事故数据内容不全面、起火事故案例少，导致热失控事故数据可用信息匮乏、可用数据有限，增大了在役电池故障诊断及热失控预警算法研发难度。