动力电池运行安全大数据分析与应用

　　随着能源危机的加剧和碳减排压力的上升，交通运输业的新能源转型日益迫切，日益上涨的能量密度为动力电池系统的安全性和可靠性带来了空前挑战。本书介绍了新能源汽车发展背景、动力电池及管理系统的应用要求；深入分析了动力电池不一致性表现形式、发展规律及故障模式，阐明了动力电池安全性随不一致性非线性扩展的劣化趋势；系统介绍了动力电池温度、电压、SOC、SOP、SOE等安全状态预测和LSTM、GRU、SAM等方法原理与验证过程；探索并建立了适用于实车动力电池SOH近似衰退模型；详细分析了动力电池各种故障类型及触发原因，提出基于信息熵的故障诊断方法；多角度阐述了动力电池安全风险，提出离散小波分解和多尺度熵的热失控风险预警算法；基于多模型融合理论提出了面向实车动力电池全寿命运行周期的安全控制策略。本书适合新能源汽车以及动力电池开发者、设计者、科研工作者和入门者，可协助高校、车企、动力电池企业建立动力电池大数据分析能力，快速进行产品开发与迭代，也可作为相关院校及科研院所的新能源汽车相关专业师生的参考书。

暂缺《动力电池运行安全大数据分析与应用》作者简介

丛书序
序
前　言
第1 章　概　述
1.1 　新能源汽车发展背景／ ００１
1.1.1　新能源汽车发展的必要性／ ００１
1.1.2　新能源汽车发展现状／ ００２
1.1.3　动力电池系统安全性／ ００３
1.1.4　动力电池管理系统／ ００４
1.2 　动力电池及管理系统的应用要求／ ００５
1.2.1　纯电动汽车／ ００５
1.2.2　混合动力汽车／ ００８
1.2.3　插电式混合动力汽车／ ０１１
1.2.4　燃料电池汽车／ ０１３
1.3　国内外研究现状／ ０１４
1.3.1　动力电池失效模式及故障机理／ ０１４
1.3.2　动力电池安全性与一致性耦合／ ０２４
1.3.3　动力电池系统安全状态预测／ ０２５
1.3.4　动力电池故障诊断与风险预警／ ０３１
1.3.5　动力电池系统安全控制管理／ ０３４
1.4　当前研究存在的问题与不足／ ０３５
1.5　本书主要研究内容／ ０３７
第2 章　动力电池系统安全性与一致性耦合机制研究
2.1　概述／ ０３８
2.2 　动力电池系统结构及工作原理／ ０３９
2.2.1　动力电池的发展背景／ ０４０
2.2.2　动力电池原理与分类／ ０４１
2.2.3　磷酸铁锂电池／ ０４２
2.2.4　三元锂电池／ ０４３
2.3　实车动力电池运行大数据特征分析／ ０４４
2.3.1　大数据平台介绍／ ０４４
2.3.2　动力电池系统大数据特征分析／ ０４５
2.4　动力电池系统不一致性分析／ ０４７
2.4.1　动力电池系统不一致性的表现形式／ ０４７
2.4.2　动力电池系统不一致性的发展规律／ ０４９
2.5　动力电池系统安全性与一致性的耦合机制／ ０５１
2.5.1　动力电池一致性和安全性的耦合关系／ ０５１
2.5.2　动力电池系统不一致性的改进措施／ ０５３
2.6　动力电池一致性及剩余价值评估技术／ ０５４
2.6.1　动力电池梯次应用性能检测现状／ ０５４
2.6.2　动力电池大数据健康度评估原理／ ０５５
2.7　本章小结／ ０５８
第3 章　动力电池SOH 估计与预测
3.1　概述／ ０５９
3.2　动力电池衰退机理及外特性研究／ ０５９
3.2.1　动力电池衰退机理／ ０５９
3.2.2　动力电池外特性参数及表征方法／ ０６０
3.3　SOH 定义／ ０６１
3.3.1　SOH 定义／ ０６１
3.3.2　SOH 估计与SOH 预测／ ０６１
3.4　实车动力电池SOH 估计／ ０６２
3.4.1　SOH 特征值提取方法／ ０６２
3.4.2　SOH 损耗量提取技术／ ０６３
3.4.3　SOH 损耗量估计／ ０６４
3.4.4　SOH 估计结果分析／ ０６６
3.5　实车动力电池SOH 预测／ ０６９
3.5.1　老化特征提取／ ０６９
3.5.2　SOH 预测模型／ ０７５
3.5.3　使用实车数据的模型验证／ ０８１
3.5.4　SOH 预测结果分析／ ０８３
3.6　本章小结／ ０８６
第4 章　动力电池安全状态预测
4.1　概述／ ０８７
4.2　动力电池SOS 预测／ ０８７
4.2.1　温度预测／ ０８７
4.2.2　电压预测／ ０９９
4.2.3　SOC 预测／ １２０
4.2.4　SOP 预测／ １３２
4.2.5　SOE 预测／ １３５
4.3　SOS 联合估计／ １３７
4.3.1　基于LSTM 的多状态联合预测模型／ １３７
4.3.2　超参数优化及预测结果分析／ １４１
4.3.3　结果验证与分析／ １４７
4.4　本章小结／ １５１
第5 章　动力电池系统故障诊断研究
5.1　概述／ １５３
5.2　动力电池系统故障机理及诊断方法／ １５４
5.2.1　动力电池系统故障机理分析／ １５４
5.2.2　动力电池系统故障诊断方法／ １５６
5.3　基于MOSE 的电压类故障诊断／ １６０
5.3.1　MOSE 算法／ １６０
5.3.2　诊断策略及效果验证／ １６１
5.4　基于MOSE 的温度类故障诊断／ １７２
5.4.1　动力电池热管理系统／ １７２
5.4.2　诊断策略及效果验证／ １７３
5.5　基于MOSE 关键计算因子与诊断效果的研究／ １８２
5.6　本章小结／ １８３
第6 章　动力电池系统风险预警研究
6.1　概述／ １８４
6.2　动力电池系统安全风险分析／ １８４
6.2.1　动力电池系统失效模式／ １８４
6.2.2　动力电池系统安全风险／ １８８
6.3　基于MMSE 的动力电池系统安全风险预警／ １８９
6.3.1　MMSE 算法／ １８９
6.3.2　基于振动扫频实验的连接失效预警／ １９２
6.3.3　基于实车运行数据的安全风险预警／ １９７
6.3.4　基于MMSE 关键计算因子与诊断效果的研究／ ２０４
6.4 　基于NDWD 的动力电池系统热失控风险预警／ ２０４
6.4.1　时频转换算法／ ２０４
6.4.2　事故特征描述／ ２０８
6.4.3　预警结果分析／ ２１５
6.5　本章小结／ ２１８
第7 章　动力电池安全控制策略研究
7.1 　概述／ ２２０
7.2　动力电池安全问题分析／ ２２０
7.2.1　动力电池安全问题及解决方案／ ２２０
7.2.2　动力电池安全管理方案四维分析／ ２２３
7.3 　动力电池系统多故障早期协同预警／ ２２９
7.3.1　电压类故障／ ２２９
7.3.2　温度类故障／ ２３５
7.3.3　多故障早期协同诊断策略／ ２３９
7.4　动力电池系统安全控制策略／ ２４０
7.4.1　多模型融合方法／ ２４０
7.4.2　基于多模型融合的安全控制策略／ ２４３
7.5　本章小结／ ２４４
参考文献