新能源汽车锂离子电池组故障诊断技术研究

韦窗才

摘 要：文章针对新能源汽车中的锂离子电池组故障诊断技术进行深入分析，对多种故障诊断技术是进行深入研究，进一步探索大数据分析和物联网技术在故障诊断与预测中的应用，为新能源汽车的安全运行提供理论支持和技术指导，以供参考。

关键词：锂离子电池组 故障诊断 电池管理系统

在当前全球能源结构转型和环境保护的大背景下，新能源汽车作为未来交通工具的重要发展方向，受到了广泛关注。其中，锂离子电池作为新能源汽车的核心动力源，其性能和安全性对汽车的可靠性与续航能力具有决定性影响。然而，随着使用时间的增长和工作环境的变化，电池组可能会出现各种故障，这不仅影响汽车的正常使用，还可能带来严重的安全隐患。因此，对锂离子电池组的故障进行有效的诊断与预防，成为了当前新能源汽车技术研究的一个重要领域。

1 锂离子电池组的基本原理与结构

1.1 锂离子电池的工作原理

锂离子电池的工作原理是现代能源技术领域的一个重要组成部分，尤其在新能源汽车的发展中发挥着核心作用。这种电池的基本工作机制依赖于锂离子在正负极材料之间的移动。在充电过程中，锂离子从正极移动到负极并嵌入其中；而在放电过程中，锂离子则从负极释放出来，并回到正极。这一往复的离子流动不仅促成了电能的存储和释放，还保证了电池的长期循环稳定性。

正极材料通常由锂金属氧化物组成，如锂钴氧化物（LiCoO2）或锂铁磷酸盐（LiFePO4），这些材料具有良好的锂离子嵌入和释放能力。负极材料一般使用石墨或硅基材料，由于其独特的层状结构，能够有效地嵌入和储存锂离子。电解质作为电池的关键组成部分，不仅提供了锂离子传输的媒介，还起到了隔离正负极，防止短路的作用。此外，电池的充放电过程伴随着电子在外电路中的流动，从而实现了能量的转换和利用。

1.2 电池组的组成与结构

电池组的组成与结构是确保新能源汽车高效运行的基石。一个完整的电池组通常由多个单体电池、连接器件和保护电路组成，这些元件的协同工作确保了电池组的稳定性和安全性。每个单体电池是电池组能量和功率的基本单元，而将多个这样的单体电池通过串联或并联的方式组合在一起，可以有效地增加电池组的总电压和容量。

电池组的设计不仅要考虑单体电池的性能，还需要考虑整体的结构布局和热管理问题。例如，电池组内部通常会设计有散热通道，以保证在电池工作过程中产生的热量能够有效散发，避免过热导致的性能降低或安全风险。此外，电池组还配备有多种传感器，用于监测电池的电压、电流、温度等关键参数，以实时掌握电池组的工作状态。

在电池组的构建过程中，对材料的选择、单体电池的匹配以及整体的结构设计都需要精密计算和严格控制，以确保电池组的整体性能达到最佳。电池组的这种精心设计和精确制造，是新能源汽车可靠性和效能的关键因素。

1.3 电池管理系统（BMS）的作用

电池管理系统（BMS）在锂离子电池组的运行中扮演着至关重要的角色。BMS是一种专门设计用于监控和管理电池组的高级控制系统，它能够确保电池在安全、可靠的条件下运行，同时优化电池的性能和延长其寿命。BMS的功能范围广泛，包括电池的充电控制、放电管理、状态监测、故障诊断以及热管理等[1]。

BMS通过实时监测每个单体电池的电压、电流、温度等关键参数，可以精确评估电池组的整体状态，如总电压、剩余容量、健康状况等。这些信息对于电池组的安全运行至关重要，因为它们可以帮助及时识别并處理潜在的安全隐患，如过充、过放、温度异常等。例如，当BMS检测到某个单体电池的温度过高时，它可以调整电流大小或暂停充电，以防止过热引发的安全问题。

2 锂离子电池组的常见故障类型

2.1 内部短路

锂离子电池组的内部短路是一种常见而严重的故障，它可能由多种原因引起，包括电池制造缺陷、物理损伤、电化学不稳定等。内部短路发生时，电池内部的正负极之间会形成一个低阻抗的通路，导致电流急剧增加。这种异常的电流增加会迅速升高电池的温度，进而触发热失控现象，可能导致电池性能严重下降甚至发生火灾或爆炸。

内部短路的检测和预防是电池安全管理中的一个重要课题。传统的检测方法依赖于监测电池的电压和温度变化，但这些方法往往在故障发生后才能检测到问题。因此，开发更先进的检测技术，如基于阻抗测量的方法，成为了电池安全研究的焦点[2]。通过这些方法，可以更早地识别出电池内部的异常状态，从而采取措施防止短路的发生。

2.2 过充与过放

过充指的是电池充电超过其额定容量的情况，这会导致正极材料过度氧化，产生不可逆的结构和化学变化。这些变化不仅降低了电池的容量，还可能导致电解质分解和内部压力增加，进而引发安全问题。相反，过放则指电池放电到低于其最低电压限制的状态，这会导致负极材料的过度嵌锂，损害电池结构，同样会造成容量永久损失和安全风险。

为了防止过充和过放，电池管理系统（BMS）在此起着至关重要的作用。BMS能够准确监控电池的充放电状态，并在电池达到其电压极限时及时切断电路，从而防止过充和过放。此外，合理的充放电策略和电池维护也是预防这些问题的关键。例如，避免长时间充满电或完全放电存放电池，可以有效延长电池的使用寿命。

2.3 温度异常

电池在正常工作时会产生热量，但如果温度过高，就可能导致电池性能下降，甚至引发安全问题。温度异常主要由过度充放电、内部短路或外部环境温度过高引起。高温环境下，电池内部的化学反应会加速，导致电解质分解和材料退化，降低电池的容量和寿命。在极端情况下，温度过高还可能触发热失控反应，导致电池起火或爆炸。

为了有效管理电池温度，电池管理系统（BMS）会监控电池的温度，并通过冷却系统来控制温度。例如，一些电池组配备有风冷或液冷系统，可以有效散发电池在工作中产生的热量，保持电池在一个安全和高效的温度范围内运行。除了主动的冷却措施，电池的结构设计也很重要。合理的电池布局和热管理设计可以促进热量的均匀分布和有效散发，避免局部过热。

2.4 容量衰减

锂离子电池的容量衰减是指电池在长期使用过程中，其存储能量的能力逐渐下降的现象。这种衰减是电池老化的自然结果，由多种因素引起，包括电池循环次数的增加、不适当的充放电条件、温度异常以及材料老化等。电池容量的衰减会直接影响电池的续航能力，因此是影响新能源汽车性能的一个重要因素。

电池容量衰减的机制复杂，涉及电池内部的多种化学和物理过程。例如，电池的充放电循环会导致电极材料的结构破坏和活性物质的丢失，电解质的分解也会逐渐累积在电极表面，形成固体电解质界面（SEI），这些都会导致电池容量下降。此外，电池在极端温度条件下工作，尤其是过热，会加速电池的老化过程。

为了减缓容量衰减，电池管理系统（BMS）需要优化充放电策略，避免电池在高压或低压状态下长时间工作。同时，合理的温度控制也是延长电池寿命的关键[3]。在电池材料和设计方面，研究人员正在努力开发新型材料和电池结构，以提高电池的循环稳定性和减少容量衰减。

3 锂离子电池故障诊断技术

3.1 电压、电流和温度监测

电压、电流和温度监测是锂离子电池组故障诊断的基础。这些参数的实时监测对于确保电池组的安全和高效运行至关重要。电压监测能够提供电池充放电状态的关键信息，电流监测有助于评估电池的工作负载和性能，而温度监测则是预防过热和热失控的关键。

电压监测涉及到每个单体电池和整个电池组的电压测量。通过监测单体电池的电压，可以识别出失衡或损坏的电池，而整体电压监测则有助于评估电池组的总体状态。电流监测则是通过测量电池充放电时的电流强度，来判断电池的工作状态和容量。异常的电流变化可能是内部短路或其他故障的迹象。

温度监测对于防止电池过熱和热失控尤其重要。电池在工作过程中产生的热量需要有效管理，以防止温度升高导致的性能下降或安全问题。通过在电池组中部署温度传感器，可以实时监控电池的温度，并在温度异常时采取措施，如减少充放电电流或启动冷却系统。

3.2 阻抗分析

阻抗分析是一种评估电池性能和状态的重要方法，它涉及到测量电池的电化学阻抗谱（EIS）。阻抗分析可以提供关于电池内部过程的详细信息，如电荷传递、电解质阻抗、电极材料阻抗等。电池阻抗分析可以使用Bode Plot模型，可以通过Bode图表示，其中一个图显示了阻抗幅度与频率的关系，另一个图显示了相位角与频率的关系。

图1和图2是来自中国汽车技术研究中心公布的Bode图，该系统的传递函数可以表示为，其中 s 是复频率。

图1展示了系统增益（以分贝为单位）随频率（以弧度/秒为单位）的变化。从图中可以看出，随着频率的增加，系统的增益逐渐下降。图2相位响应图：展示了系统相位角（以度为单位）随频率的变化。相位角随着频率的增加而下降。

3.3 电池状态估计

电池状态估计是指使用算法和模型来评估电池的当前状态和未来性能的过程[4]。这包括对电池的剩余寿命（RUL）、剩余可用容量（SOC）和健康状况（SOH）等参数的估计。这些信息对于电池管理系统（BMS）优化电池使用和维护策略至关重要。

剩余可用容量（SOC）的估计则是通过实时监测电池的充放电状态来进行，以确定电池在当前充放电周期内还能提供多少能量。对于剩余可用容量通常使用开路电压法和库仑计数法进行计算：

开路电压法（OCV）：

其中VOCV是电池的开路电压，f是一个通过实验获得的函数，它将电压值映射到SOC值。

库仑计数法：

其中SOCt和SOCt-1分别是当前和上一个时间点的SOC，I是电流（充电为正，放电为负），Δt是时间间隔，Cnom是电池的额定容量。

电池健康状况（SOH）的估计是评估电池性能相对于新电池的比例。SOH的评估对于确保电池组在其整个使用寿命内都能高效安全地运行至关重要。通过监测电池的充放电特性、容量衰减和内阻变化等因素，可以准确地估计电池的健康状况。这些信息不仅有助于判断电池是否需要维修或更换，还可以指导电池的合理使用和充放电策略，从而延长电池的使用寿命。健康状态统计通常使用容量衰减法和内阻增加法：

容量衰减法：

其中是Ccurrent电池当前的实际容量，Cnom是初始的额定容量。

内阻增加法：

其中Rcurrent是电池当前的内阻，Rinitial是新电池的内阻，Rthreshold是内阻的阈值。

剩余寿命的估计是通过分析电池的历史工作数据和当前状态来进行的。这通常涉及到机器学习或统计模型，这些模型会根据电池的历史和当前工作数据来预测其未来的性能衰减和寿命。

4 先进的故障诊断方法与技术

4.1 机器学习方法在故障诊断中的应用

近年来，随着人工智能技术的迅速发展，机器学习方法在新能源汽车电池故障诊断领域得到了广泛应用。机器学习，特别是深度学习技术，因其出色的数据处理和模式识别能力，在电池故障检测和诊断中展现出显著优势。通过训练算法模型来识别电池数据中的复杂模式，机器学习能够准确地预测和诊断电池的各种潜在故障[5]。

机器学习方法在处理电池大数据方面尤其有效，它们能从电池的运行数据中学习，如充放电循环、电压、电流、温度等，然后识别出故障的征兆。例如，通过分析电池充放电曲线的变化，机器学习模型可以预测电池性能的下降或即将发生的故障。此外，机器学习方法还可以用于优化电池管理系统（BMS），通过连续学习和适应电池的变化，提高电池管理的效率和准确性。

4.2 大数据分析在故障预测中的作用

在新能源汽车电池故障诊断中，大数据分析扮演着至关重要的角色。随着新能源汽车行业的发展，电池产生的数据量急剧增加，包括充放电历史、温度变化、工作状态等信息，这些数据中蕴含着有关电池健康状况和潜在故障的宝贵信息，可以从这些庞大且复杂的数据集中提取有用信息，以预测和防止电池故障。大数据技术使得可以对电池的历史数据进行深入分析，识别出可能导致故障的模式和趋势。例如，通过分析电池在不同温度和充放电条件下的性能数据，可以预测电池在特定条件下的故障风险。此外，大数据分析还可以用于比较不同电池的性能，从而为电池设计和制造提供指导。

4.3 物联网技术在电池监控中的应用

物联网（IoT）技术在新能源汽车电池监控中的应用正变得越来越重要。通过在电池管理系统中集成传感器和通信技术，物联网使得可以实时监控电池的工作状态，并将数据传输到中央控制系统或云平台进行进一步分析。通过在电池中嵌入多种传感器，如电压、电流、温度传感器等，可以实时监测电池的关键参数。这些数据对于理解电池的工作状态和健康状况至关重要。例如，通过分析温度数据，可以及时发现电池过热的问题，从而采取措施防止潜在的安全风险。此外，物联网技术还使得远程诊断和维护成为可能。通过无线通信技术，可以将电池数据传输到远程服务器进行分析，技术专家可以在不接触电池的情况下进行故障诊断和维护建议。

5 结语

总而言之，随着新能源汽车行业的不断发展，对锂离子电池组的安全和可靠性要求也越来越高。文章所讨论的故障诊断技术和方法，为电池的健康管理和故障预防提供了有力的技术支持。未来，随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，这些技术将进一步提升电池的性能和安全性，为新能源汽车的可持续发展做出更大的贡献。

参考文献：

[1]陈明华.新能源汽车的维修与故障诊断技术研究[J].汽车实用技术，2018（24）：3.

[2]苏芳，李相哲，徐祖宏.新一代动力锂离子电池研究进展[J].电源技术，2019， 43（5）：3.

[3]孙中涛，张广传.新能源汽车的维修与故障诊断技术研究[J].内燃机与配件，2022（2）：3.

[4]王鹏超，陈荷良，金建华.新能源汽车电机过热故障探究——以宝骏E200为例[J].汽车维修技师，2022（8）：1.

[5] 刘长春，吴涛，何成.电动汽车锂电池外部短路故障诊断研究[J].计算机与数字工程，2021，049（004）：842-845.