摘要
21世纪以来，随着国家不断出台针对购买新能源汽车的优惠政策并且大力推进新能源汽车的科技创新与产业发展，发展新能源汽车已经成为我国实现碳达峰和碳中和的重要途经。然而随着新能源汽车的不断发展，电池系统的安全性问题逐渐突显出来。新能源汽车自燃事故的原因一般都归结于电池系统的故障。不当的使用如机械滥用、电滥用和热滥用会带来不可逆的损害，电池系统在使用期间出现故障似乎是不可避免的。因此，对电池系统中各种故障的诊断可以有效避免各种事故的发生，对新能源汽车安全行驶有着重要的意义。为此，本文搭建了一个锂电池系统故障检测、定位、诊断和评估的完整框架，提出了两种动力电池多故障诊断方法。主要内容如下： 以三元动力锂电池为研究和实验对象，首先介绍了电池结构和充放电时内部电化学反应原理，分析了锂电池系统常见的四种故障的发生原因以及演化机理。最后针对四种常见的故障，设计了实验方案并搭建了故障实验平台。通过对四种故障的模拟故障实验，获取了动力锂离子电池系统的故障数据。根据故障实验中的数据，对故障电压信号进行了分析，为下文故障检测与诊断奠定了基础。 其次，针对动力锂电池系统多种类型故障难以准确检测的问题，提出了一种基于交错测量拓扑和自适应递归相关序列的多故障检测方法。利用交错测量拓扑结构，区分了传感器故障与电池系统故障，实现了对故障的定位。通过引入时间窗和离散方波解决了相关系数计算量和噪声的问题，设计了变动窗口的时间窗，通过变长的时间窗保证了在系统运行初期时仍然能够捕获故障特征。随后，设计了自适应递归相关序列，利用多个幅值不同的方波和多个大小不同的时间窗构造相关序列，实现了从单一故障检测到多故障检测的拓展。最后通过理论分析与实验验证了该方法的性能，结果表明本方法实现了对故障的快速检测及精确定位，并且计算量小、检测速度快、鲁棒性强。 最后，针对动力锂电池系统多故障诊断与评估的问题，提出了一种基于小波包变换和稀疏分类模型的多故障诊断与评估方法。利用交错测量拓扑监测电池行为，并引入离散小波包变换对自适应递归相关序列进行分解，得到了四种故障在不同子带中的特征。通过设计30多种统计指标对子带进行分析和筛选，确定了含有显著故障特征的四个子频带。随后在不同的子频带上对统计指标进行主成分分析，提取了显著的代表性故障特征，实现了对多种故障的特征提取并降低了故障特征矩阵的维度。利用多分类相关向量机构建了故障诊断与评估模型，实验验证了该方法在故障检测、定位、诊断和评估等方面的良好性能。
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