综述：锂离子电池全生命周期安全问题与故障诊断策略综述

本综述系统解析锂离子电池全生命周期安全问题，涵盖多层级故障机制、热失控（TR）耦合演化规律及智能诊断策略，创新性提出动态多源信号协同预警与全生命周期安全状态评估体系，为高安全长寿命电池技术发展提供重要理论支撑和工程应用价值。

　　

电池系统安全问题：失效机制与老化特性

锂离子电池在电动汽车应用中的故障发生具有高度不确定性，其故障类型、位置和时间节点的随机性给基于实车数据的故障识别带来挑战。实车数据存在故障标签稀缺和类别模糊的特征，需结合电池老化机理进行综合分析。研究表明，电池内部析锂、电极破裂、固态电解质界面（SEI）膜增生等老化现象会显著改变故障演化路径，加速容量衰减和内阻增长。热失控（TR）作为最严重的安全事故，往往由机械滥用（碰撞）、电气滥用（过充/短路）和热滥用（过热）等多重耦合因素触发。

电池热失控安全问题研究

热失控涉及电池内部复杂的链式放热反应，包括SEI膜分解、负极与电解质反应、正极析氧等阶段。实验表明，不同荷电状态（SOC）和老化程度（SOH）的电池在滥用条件下表现出差异性热行为：高SOC电池热失控触发时间更短，峰值温度可达800°C以上；老化电池由于内阻增大，更易发生局部过热。研究提出基于电压、温度、气体成分等多源信号动态协同分析的TR智能预警策略，通过实时追踪CO₂/CO浓度比和温升速率（dT/dt）等特征参数，可实现TR提前数分钟预警。

电池故障诊断智能策略研究

故障诊断技术需兼顾实时性与准确性。基于规则的传统BMS算法虽计算效率高，但难以应对多故障耦合场景；数据驱动方法如深度学习模型（CNN-LSTM融合网络）能有效挖掘隐藏故障特征，但依赖大量标注数据。研究构建了涵盖电压、电流、温度等多维信号的隐藏特征表征库，支持从单故障到多故障的智能诊断。特别针对电池内部短路（ISC）这类渐进性故障，提出基于差分电压（dV/dQ）分析的老化自适应诊断模型。

当前故障诊断技术性能与局限

对比分析表明：规则算法实时性最佳但漏报率高；机器学习方法精度可达95%以上但计算负载大；热传感器方案直接可靠但成本高昂。未来需突破多物理场耦合建模、边缘计算部署与云端协同诊断等关键技术，建立融合电化学模型与数据驱动的混合诊断框架。

结论

锂离子电池全生命周期安全监管需构建"故障-老化-热失控"三位一体的智能防护体系。通过动态评估电池健康状态（SOH）与安全状态（SOS），实现从单体到系统层级的闭环安全管理。未来研究应聚焦跨学科技术融合，发展具有自适应能力的下一代智能电池系统。