综述：超越诊断：当前动力电池故障诊断方法的不足

这篇综述深入探讨了电动汽车锂离子电池热失控（thermal runaway）的安全挑战，系统梳理了从传统温度/电压监测到机器学习（ML）和电化学阻抗谱（EIS）的故障诊断技术演进，指出当前方法在实时性、泛化性和多特征关联上的局限，并提出未来需融合鲁棒建模、新型传感器和电化学机理研究以提升诊断精度。

　　

热失控的诱因与实验室研究
锂离子电池热失控的触发机制从早期归因于过充/外部加热，逐步揭示为多因素耦合过程。实验室研究表明，内部短路（ISC）、机械损伤和制造缺陷均可引发链式放热反应，其中正极材料分解和电解质燃烧是能量释放的关键环节。

真实场景与实验室的差异
实际车辆运行中，环境温度波动、充放电循环异质性和电池组间一致性差异导致热失控行为复杂化。案例显示，实验室可控条件下触发的热失控与真实事故中多级联故障模式存在显著差异，凸显现有诊断标准需结合工况动态调整。

故障诊断算法演进
早期阈值法（电压/温度）因延迟报警被逐步淘汰，当前主流算法转向多模态融合：

• 基于支持向量机（SVM）的异常检测利用电化学参数（如SEI膜阻抗）预测早期退化；
• 物理信息神经网络（PINN）将质量守恒方程嵌入模型，提升对隐式故障的泛化能力；
• 声发射传感器与红外热成像（IR）联用可捕捉微短路引发的机械波信号。

现存问题与改进方向
核心矛盾在于特征覆盖广度与因果关联深度的失衡。现有研究过度聚焦算法优化，却忽视故障本征特征提取。改进路径包括：

1. 构建跨尺度特征库（从分子副反应到系统级热分布）；
2. 开发可解释AI模型，建立特征-故障的物理映射；
3. 通过迁移学习解决小样本场景下的模型退化问题。

前瞻性技术突破
固态电解质界面（SEI）原位监测和太赫兹波扫描有望突破传统传感器的物理极限。需同步推进BMS-车云平台协同架构，实现毫秒级故障溯源。

案例实证
某车企双模型对比显示：仅依赖电压阈值的系统漏报率达37%，而融合EIS频响特征与卷积神经网络（CNN）的方案可将预警提前12分钟，验证多参数耦合诊断的优越性。

结论
未来十年需通过"机理探索-传感革新-算法融合"三位一体策略，建立具备工况自适应能力的智能诊断体系，这对实现EV大规模安全应用具有决定性意义。