《新能源汽车动力电池智能诊断与监测技术》系统阐述了新能源汽车动力电池的智能诊断与监测技术，聚焦行业前沿理论与工程实践。全书以动力电池全生命周期管理为主线，涵盖基础理论、故障诊断、状态评估、系统设计、安全预警及测试评价等核心内容，构建了完整的动力电池智能化技术体系。通过融合电化学机理分析、大数据建模、智能算法等跨学科方法，深入探讨了动力电池健康状态精准评估、故障智能预警、热失控防控等关键技术难题。 本书兼具理论深度与实践价值，既为新能源汽车动力电池的研发与运维提供技术指导，也为相关领域的研究者开拓创新思路，对推动动力电池技术向更安全、更智能、更高效方向发展具有重要意义。

第1章 新能源汽车动力电池概述 001 1.1 动力电池的工作原理与结构002 1.1.1 动力电池特点与原理002 1.1.2 单体电池的基本结构004 1.1.3 电池模组的基本结构006 1.1.4 动力电池包基本结构007 1.2 动力电池的技术应用及发展008 1.2.1 动力电池的主要类型.008 1.2.2 动力电池的成组技术 010 1.2.3 动力电池的应用领域 014 1.2.4 动力电池的代表企业 015 1.2.5 动力电池的发展趋势 016 1.3 新能源汽车蓄电池管理系统017 1.3.1 蓄电池管理系统的组成 017 1.3.2 蓄电池管理系统的分类 019 1.3.3 蓄电池管理系统的功能 021 第2章 动力电池故障诊断、预测与数据安全管理024 2.1 动力电池故障诊断与处理025 2.1.1　动力电池组拆卸步骤025 2.1.2　动力电池的故障分类025 2.1.3 动力电池的故障维修027 2.1.4 动力电池的维修作业028 2.1.5 动力电池的常见问题030 2.2 动力电池故障预测模型与处理 031 2.2.1 电池管理系统架构 031 2.2.2 建立故障预测模型032 2.2.3 故障分析处理流程032 2.2.4 预测模型应用效果033 2.3 动力电池系统的数据安全管理034 2.3.1 电池系统的安全管理034 2.3.2 整车级数据安全传输035 2.3.3 网联级数据安全传输036 2.4 基于大数据的电池故障诊断037 2.4.1 电池系统的多尺度数据融合037 2.4.2 数据驱动的故障识别与诊断038 2.4.3 数据驱动的故障预警与防范039 2.4.4 大数据驱动的电池远程诊断 041 2.5 动力电池时域故障诊断方法043 2.5.1 基于经验知识的方法044 2.5.2 基于模型的方法045 2.5.3 基于数据驱动的方法047 2.5.4 频域故障诊断方法049 2.5.5 频域故障诊断法的难点 051 第3章 动力电池荷电状态评估方法052 3.1 基于大数据的动力电池状态评估053 3.1.1 电池状态评估的常用方法053 3.1.2 数据驱动的电池SOC 估计055 3.1.3 数据驱动的电池SOE 估计058 3.1.4 数据驱动的电池SOP 估计059 3.1.5 数据驱动的电池SOH 估计059 3.1.6 数据驱动的电池SOT 估计 061 3.2 动力电池SOC 的传统估算方法062 3.2.1 安时积分法062 3.2.2 开路电压法065 3.2.3 其他估算方法066 3.3 动力电池SOC 的智能估算方法068 3.3.1 神经网络法068 3.3.2 BP 神经网络法.069 3.3.3 遗传算法070 3.3.4 卡尔曼滤波法 071 3.3.5 主元分析法073 3.3.6 人工免疫粒子滤波算法073 第4章 动力电池健康状态监测075 4.1 电池SOH 的影响因素与表征参数076 4.1.1 电池SOH 监测的重要性076 4.1.2 影响电池SOH 的内部因素077 4.1.3 影响电池SOH 的外部因素078 4.1.4 锂离子电池SOH 的表征参数080 4.2 动力电池健康状态评估的内容 081 4.2.1 动力电池容量评估 081 4.2.2 动力电池内阻评估083 4.2.3 基于自放电率评估084 4.2.4 基于循环寿命评估086 4.3 动力电池健康状态的测量方法088 4.3.1 SOH 估计的特点.088 4.3.2 直接测量方法089 4.3.3 间接测量方法090 第5章 动力电池监测系统092 5.1 锂离子电池在线监测系统设计093 5.1.1 在线监测系统设计框图093 5.1.2 在线监测系统硬件设计093 5.1.3 在线监测系统软件设计095 5.1.4 在线监测系统测试方法096 5.2 动力电池状态远程监测系统设计097 5.2.1 监测系统整体方案设计097 5.2.2 终端数据采集系统设计099 5.2.3 远程监测中心系统设计 100 5.2.4 智能手机监测系统设计101 5.2.5 监测系统实验结果与分析 103 5.3 电池包状态监测系统设计 105 5.3.1 系统总体设计 105 5.3.2 系统硬件设计 106 5.3.3 系统软件设计 107 5.3.4 实验数据分析 108 第6章 基于EIS 的电滥用失效预警111 6.1 锂离子电池电化学阻抗谱概述 112 6.1.1 电化学阻抗谱112 6.1.2 SOC 的影响113 6.1.3 温度的影响114 6.1.4 充放电倍率的影响116 6.1.5 SOH 的影响116 6.2 电滥用失效预警的实验方法 118 6.2.1 电池一致性测试118 6.2.2 特征阻抗筛选实验119 6.2.3 电滥用失效实验 120 6.3 电滥用失效预警实验结果分析 121 6.3.1 特征阻抗选择121 6.3.2 过充滥用分析 123 6.3.3 过放滥用分析 125 6.4 电滥用失效预警的设计与验证127 6.4.1 失效预警方法设计 127 6.4.2 方法有效性验证 128 6.4.3 失效预警结论分析 130 第7章 动力电池热失控扩散试验132 7.1 基于事故树的热失控扩散预警133 7.1.1 动力电池热失控机理 133 7.1.2 电池热失控诱发因素 134 7.1.3 动力电池热失控特征 135 7.1.4 热失控扩散机制分析 138 7.1.5 热失控事故树分析法 139 7.1.6 热失控预警防控措施142 7.2 动力电池热扩散的试验方法143 7.2.1 动力电池热扩散试验概述 143 7.2.2 动力电池热扩散试验方案 145 7.2.3 电池热扩散试验结果分析 146 7.2.4 电池热扩散试验结果探讨 149 7.3 动力电池热失控的验证方法 150 7.3.1 单体电池内短路分析 150 7.3.2 电池模块热失控验证 152 7.3.3 电池实验结果及分析 153 7.4 电池热管理四大冷却技术比较155 7.4.1 动力电池热管理技术 155 7.4.2 空气冷却技术 156 7.4.3 液体冷却技术 157 7.4.4 热电冷却技术 158 7.4.5 相变材料冷却技术 159 7.4.6 电池冷却技术比较 159 第8章 动力电池系统测试与评价 161 8.1 动力电池系统测试评价体系162 8.1.1 测试评价体系的构建 162 8.1.2 系统总成的测试验证 163 8.1.3 电池模块的测试验证 167 8.1.4 电芯性能的测试验证 169 8.1.5 测试验证结果的评价 170 8.2 汽车仿真测试场景的生成与评估 171 8.2.1 仿真测试场景生成方法171 8.2.2 数据驱动场景生成方法 172 8.2.3 机理建模场景生成方法 174 8.2.4 测试场景的评价与应用 176 8.3 BMS 硬件在环测试平台设计177 8.3.1 测试平台总体架构设计 177 8.3.2 NI 实时仿真测试平台 178 8.3.3 其他的附属控制单元 179 8.3.4 测试平台软件系统设计181 参考文献183