1.本書內容來自於動力電池大數據分析一線，具有較強的實操性。從動力電池的行業背景開始講起，並介紹了動力電池工作原理、電池管理繫統功能、動力電池狀態估計、動力電池故障診斷、動力電池風險預警、動力電池安全控制以及算法基礎。這些對於沒有動力電池經驗的初學者來說是非常有用的。之後會沿著動力電池大數據分析的技術路線，詳細介紹各個環節中所涉及的技術，算法以及相關工具。並且在最後展望了動力電池安全管理的未來發展趨勢及需要解決的問題。2.本書涵蓋了動力電池大數據分析的全流程，對於剛進入動力電池大數據技術開發領域等

●叢書序
序
前言
第1章 概述
1.1 新能源汽車發展背景／ 001
1.1.1 新能源汽車發展的必要性／ 001
1.1.2 新能源汽車發展現狀／ 002
1.1.3 動力電池繫統安全性／ 003
1.1.4 動力電池管理繫統／ 004
1.2 動力電池及管理繫統的應用要求／ 005
1.2.1 純電動汽車／ 005
1.2.2 混合動力汽車／ 008
1.2.3 插電式混合動力汽車／ 011
1.2.4 燃料電池汽車／ 013
1.3 國內外研究現狀／ 014
1.3.1 動力電池失效模式及故障機理／ 014
1.3.2 動力電池安全性與一致性耦合／ 024
1.3.3 動力電池繫統安全狀態預測／ 025
1.3.4 動力電池故障診斷與風險預警／ 031
1.3.5 動力電池繫統安全控制管理／ 034
1.4 當前研究存在的問題與不足／ 035
1.5 本書主要研究內容／ 037
第2章 動力電池繫統安全性與一致性耦合機制研究
2.1 概述／ 038
2.2 動力電池繫統結構及工作原理／ 039
2.2.1 動力電池的發展背景／ 040
2.2.2 動力電池原理與分類／ 041
2.2.3 磷酸鐵鋰電池／ 042
2.2.鋰電池／ 043
2.3 實車動力電池運行大數據特征分析／ 044
2.3.1 大數據平臺介紹／ 044
2.3.2 動力電池繫統大數據特征分析／ 045
2.4 動力電池繫統不一致性分析／ 047
2.4.1 動力電池繫統不一致性的表現形式／ 047
2.4.2 動力電池繫統不一致性的發展規律／ 049
2.5 動力電池繫統安全性與一致性的耦合機制／ 051
2.5.1 動力電池一致性和安全性的耦合關繫／ 051
2.5.2 動力電池繫統不一致性的改進措施／ 053
2.6 動力電池一致性及剩餘價值評估技術／ 054
2.6.1 動力電池梯次應用性能檢測現狀／ 054
2.6.2 動力電池大數據健康度評估原理／ 055
2.7 本章小結／ 058
第3章 動力電池SOH 估計與預測
3.1 概述／ 059
3.2 動力電池衰退機理及外特性研究／ 059
3.2.1 動力電池衰退機理／ 059
3.2.2 動力電池外特性參數及表征方法／ 060
3.3 SOH 定義／ 061
3.3.1 SOH 定義／ 061
3.3.2 SOH 估計與SOH 預測／ 061
3.4 實車動力電池SOH 估計／ 062
3.4.1 SOH 特征值提取方法／ 062
3.4.2 SOH 損耗量提取技術／ 063
3.4.3 SOH 損耗量估計／ 064
3.4.4 SOH 估計結果分析／ 066
3.5 實車動力電池SOH 預測／ 069
3.5.1 老化特征提取／ 069
3.5.2 SOH 預測模型／ 075
3.5.3 使用實車數據的模型驗證／ 081
3.5.4 SOH 預測結果分析／ 083
3.6 本章小結／ 086
第4章 動力電池安全狀態預測
4.1 概述／ 087
4.2 動力電池SOS 預測／ 087
4.2.1 溫度預測／ 087
4.2.2 電壓預測／ 099
4.2.3 SOC 預測／ 120
4.2.4 SOP 預測／ 132
4.2.5 SOE 預測／ 135
4.3 SOS 聯合估計／ 137
4.3.1 基於LSTM 的多狀態聯合預測模型／ 137
4.3.2 超參數優化及預測結果分析／ 141
4.3.3 結果驗證與分析／ 147
4.4 本章小結／ 151
第5章 動力電池繫統故障診斷研究
5.1 概述／ 153
5.2 動力電池繫統故障機理及診斷方法／ 154
5.2.1 動力電池繫統故障機理分析／ 154
5.2.2 動力電池繫統故障診斷方法／ 156
5.3 基於MOSE 的電壓類故障診斷／ 160
5.3.1 MOSE 算法／ 160
5.3.2 診斷策略及效果驗證／ 161
5.4 基於MOSE 的溫度類故障診斷／ 172
5.4.1 動力電池熱管理繫統／ 172
5.4.2 診斷策略及效果驗證／ 173
5.5 基於MOSE 關鍵計算因子與診斷效果的研究／ 182
5.6 本章小結／ 183
第6章 動力電池繫統風險預警研究
6.1 概述／ 184
6.2 動力電池繫統安全風險分析／ 184
6.2.1 動力電池繫統失效模式／ 184
6.2.2 動力電池繫統安全風險／ 188
6.3 基於MMSE 的動力電池繫統安全風險預警／ 189
6.3.1 MMSE 算法／ 189
6.3.2 基於振動掃頻實驗的連接失效預警／ 192
6.3.3 基於實車運行數據的安全風險預警／ 197
6.3.4 基於MMSE 關鍵計算因子與診斷效果的研究／ 204
6.4 基於NDWD 的動力電池繫統熱失控風險預警／ 204
6.4.1 時頻轉換算法／ 204
6.4.2 事故特征描述／ 208
6.4.3 預警結果分析／ 215
6.5 本章小結／ 218
第7章 動力電池安全控制策略研究
7.1 概述／ 220
7.2 動力電池安全問題分析／ 220
7.2.1 動力電池安全問題及解決方案／ 220
7.2.2 動力電池安全管理方案四維分析／ 223
7.3 動力電池繫統多故障早期協同預警／ 229
7.3.1 電壓類故障／ 229
7.3.2 溫度類故障／ 235
7.3.3 多故障早期協同診斷策略／ 239
7.4 動力電池繫統安全控制策略／ 240
7.4.1 多模型融合方法／ 240
7.4.2 基於多模型融合的安全控制策略／ 243
7.5 本章小結／ 244
參考文獻

隨著能源危機的加劇和碳減排壓力的上升，交通運輸業的新能源轉型日益迫切，日益上漲的能量密度為動力電池繫統的安全性和可靠性帶來了空前挑戰。本書介紹了新能源汽車發展背景、動力電池及管理繫統的應用要求；深入分析了動力電池不一致性表現形式、發展規律及故障模式，闡明了動力電池安全性隨不一致性非線性擴展的劣化趨勢；繫統介紹了動力電池溫度、電壓、SOC、SOP、SOE等安全狀態預測和LSTM、GRU、SAM等方法原理與驗證過程；探索並建立了適用於實車動力電池SOH近似衰退模型；詳細分析了動力電池各種故障類型及觸發原因，提出基於信息熵的故障診斷方法；多角度闡述了動力電池安全風險，提出離散小波分解和多尺度熵的熱失控風險預警算法；基於多模型融合理論提出了面向實車動力電池全壽命運行周期的安全控制策略。本書適合新能源汽車以及動力電池開發者、設計者、科研工作者和入門者，可協助高校、車企、動力電池企業建立動力電池大數據等