近年来锂离子电池在电动汽车的需求驱动下快速发展，正如诺贝尔化学奖得主吉野彰所言:“锂离子电池将在新能源革命中发挥核心作用。”据权威新能源调研机构SNEResearch报告:2020年全球车用动力电池装机量高达137GWh，同比增长17％，预计未来五年全球销量年均复合增长率超过15％，到2025年将超过650GWh。然而，快速发展的背后存在诸多关键科学问题悬而未决，尤其是锂离子电池高效利用与安全管理理论方法远未成熟，严重制约了锂离子电池在电动汽车等行业应用中的健康发展。一方面，电池单体及成组容量估计方法适用性差、估计误差大，导致电池“虚电”现象，引发电动汽车里程焦虑;另一方面，电池系统故障诊断效果差，存在内短路等微小故障诊断方法缺失、各类故障间误诊断等问题，造成诸多电池起火、爆炸等安全事故。为此，本文针对上述科学问题主要开展了以下研究:面向两种类型(磷酸铁锂、三元锂离子电池)、三个层次(电池单体、并联模组、串联电池组)的研究对象搭建了电池测试平台，设计了电池全生命周期循环老化及故障测试方案;进而基于测试数据分析，揭示了电流倍率、充放电深度、不一致性等因素对电池容量衰减的影响规律，探究了锂离子电池系统常见故障类型及特征，尤其是热失控的诱因及演化过程。
　　针对实车工况下电池容量估计方法适用性差的难题，提出了一种充电工况自适应的电池容量估计方法。新方法将充电工况按电压范围分为三类，并针对三类工况分别设计了基于容量增量峰值的反向传播神经网络(BPNN)算法、基于部分容量增量曲线的集成学习算法和基于安时坐标变换的线性回归算法。在估计电池容量时根据当前充电电压范围选择对应方法，综合优化估计精度和计算复杂度之间的矛盾。实验结果表明，新方法可在任意充电电压范围内准确估计电池容量，解决了实车工况下随机充放电范围导致的特征值缺失问题。
　　针对电池成组后不一致性难以量化、容量估计误差大的难题，首先在电池容量-电量坐标系下分析锂离子电池组容量衰减过程及估计误差来源，揭示恒流充电工况下电压变化率随电池老化的演化规律，进而提出基于数据驱动的可充入电量预估方法，并结合BPNN单体容量估计方法估计串联电池组的最大可用容量。其中可充入电量预估结果可同时作为电池组容量估计和最优均衡策略的输入。实验结果表明，新方法避免了电池建模、SoC估计等误差引入环节，可在宽充电截止电压范围内准确估计电池组容量。
　　针对锂离子电池内短路等微小故障的漏诊断难题，提出了基于遗忘相关系数的内短路在线诊断方法。首先基于串联电池组电压、电流特性提出单体电压相关性故障诊断思路，并引入遗忘机制及离散方波矫正，有效消除测量噪声及电池不一致性的影响。进而提出标幺化故障特征对比方法，定量化地对比遗忘相关系数、模型法、样本熵三类诊断方法的灵敏性和鲁棒性。故障实验结果表明，新方法能够诊断等效短路电流大于0.1倍额定容量(0.1C)的内短路故障，对温度、老化、不一致性等因素的干扰具有较强的鲁棒性，为复杂环境工况下电池微小故障的诊断提供了理想解决方案。
　　针对电池系统多类故障间的误诊断难题，提出了电池组多故障综合诊断方法，基于所提出的交叉式电池测量拓扑，分离故障类型及故障点信息，并基于单体电压间及电压-电流间的相关性有效提取故障特征，电路矩阵分析证明了其对电池内/外短路、连接故障、电压传感器等易混故障的区分诊断原理。实验结果表明，新方法实现了故障类型、位置、程度的同步诊断，可应用于测量噪声和电池组不一致性条件下，且不增加硬件成本，具有较高的工程应用价值。
　　综上所述，本文针对锂离子电池系统容量估计、故障诊断两大管理问题，建立了锂离子电池组“估计-诊断-预警”智能化管理理论方法，为保障锂离子电池在电动汽车及储能系统等应用中的安全高效可靠运行奠定了坚实基础。