隨著新能源汽車和動力電池技術的快速發展，其背后存在的安全問題也越發凸顯。本書圍繞新能源汽車動力電池安全管理關鍵技術，簡述了動力電池基本參數和測試規程，聚焦于動力電池狀態估計、安全管理防護，以及安全評估相關內容，重點介紹了動力電池荷電狀態估計、數據驅動健康狀態估計、健康狀態和剩余使用壽命聯合估計、故障診斷和安全防護，以及回收利用安全評估等內容。根據作者在本學科中積累的研究基礎，詳細描述了相關研究內容的算法設計、仿真及應用，所提出的建模及狀態估計框架具有技術先進性及行業共性，可拓展應用于便攜式電子設備、微電網、大規模儲能等不同領域，為讀者在動力電池安全管理方面的學習及研究提供參考借鑒。本書適用于新能源汽車及相關行業工程師、技術人員、研究工作者和其他有關人員學習參考，也可作為高等院校新能源汽車動力電池、儲能領域相關專業師生的參考書。
前言
第1 章 新能源汽車及動力電池發展概述 .. 1
1.1 國內外新能源汽車發展現狀分析 .. 1
1.1.1 國內新能源汽車發展概述 .. 1
1.1.2 國外新能源汽車發展現狀 .. 3
1.2 動力電池發展概況 .. 5
1.2.1 動力電池發展概述 .. 5
1.2.2 磷酸鐵鋰電池 .. 6
1.2.3 三元材料電池 .. 7
1.2.4 鈉離子電池 .. 8
1.2.5 固態電池 .. 8
1.3 動力電池衰退機理分析 .. 9
1.4 動力電池狀態估計概述 .. 11
1.4.1 動力電池荷電狀態（SOC） .. 11
1.4.2 動力電池健康狀態（SOH） .. 13
1.4.3 動力電池剩余使用壽命預測（RUL） .. 15
1.5 本章小結 .. 17
第2 章 動力電池測試及基本概念 ..18
2.1 動力電池組系統的基本結構 .. 18
2.1.1 單體電池及電池組 .. 18
2.1.2 電池組系統 .. 19
2.2 動力電池的基本性能參數 .. 21
2.3 動力電池測試規程 .. 26
2.3.1 動力電池基本測試原理與方法 .. 26
2.3.2 典型的測試設備 .. 29
2.4 動力電池測試數據分析 .. 30
2.4.1 鋰離子電池測試方案及數據庫 .. 30
2.4.2 單體動力電池衰退性能特性分析 .. 33
2.4.3 實車動力電池衰退性能特性分析 .. 38
2.5 本章小結 .. 43
第3 章 動力電池荷電狀態（SOC）估計 ..44
3.1 動力電池建模 .. 44
3.2 動力電池模型參數辨識 .. 46
3.2.1 動力電池離線參數辨識 .. 46
3.2.2 動力電池在線參數辨識 .. 50
3.3 動力電池SOC 估計算法設計 .. 54
3.3.1 自適應擴展卡爾曼濾波原理 .. 54
3.3.2 動力電池測試平臺及電池組SOC 估計策略 .. 57
3.3.3 動力電池SOC 估計結果驗證分析 .. 62
3.3.4 實車電池系統SOC 估計及驗證 .. 68
3.4 本章小結 .. 70
第4 章 動力電池健康狀態（SOH）估計 ..71
4.1 動力電池衰退數據分析 .. 71
4.1.1 動力電池老化實驗及數據庫 .. 71
4.1.2 電壓差分（DV）計算方法 .. 73
4.1.3 容量增量（IC）曲線獲取方法 .. 74
4.1.4 溫度差分（DT）曲線濾波算法 .. 78
4.2 基于數據驅動模型的動力電池SOH 估計 .. 80
4.2.1 容量增量曲線峰值點提取方法 .. 80
4.2.2 支持向量機算法原理 .. 82
4.2.3 基于支持向量機電池衰退模型 .. 85
4.2.4 動力電池SOH 估計驗證分析 .. 86
4.3 基于溫度電壓差分法的鋰電池健康狀態估計 .. 91
4.3.1 健康特征因子提取及相關性分析 .. 91
4.3.2 高斯過程回歸算法原理 .. 94
4.3.3 基于高斯過程回歸電池衰退建模 .. 97
4.3.4 動力電池健康狀態估計驗證分析 .. 98
4.4 本章小結 .. 102
第5 章 動力電池健康狀態和剩余使用壽命聯合估計 .. 104
5.1 動力電池SOH 與RUL 概述 .. 104
5.2 動力電池SOH 與RUL 開環聯合預估 .. 108
5.2.1 基于線性回歸算法的特征提取 .. 108
5.2.2 多項式回歸模型 .. 108
5.2.3 開環SOH 與RUL 聯合預估框架 .. 110
5.2.4 動力電池健康狀況預測結果及討論 .. 112
5.3 動力電池SOH 與RUL 閉環聯合預估 .. 119
5.3.1 基于DT 曲線健康特征值提取 .. 120
5.3.2 粒子濾波算法原理簡介 .. 124
5.3.3 多輸出高斯過程回歸算法原理 .. 126
5.3.4 閉環SOH 與RUL 聯合預估框架 .. 127
5.3.5 動力電池健康狀況預測結果及討論 .. 129
5.4 本章小結 .. 145
第6 章 動力電池系統故障診斷 .. 146
6.1 動力電池系統故障分類概述 .. 146
6.2 基于端電壓數據的動力電池故障診斷 .. 148
6.2.1 樣本熵算法原理 .. 148
6.2.2 電池故障檢測算法設計 .. 149
6.2.3 故障診斷準確性驗證 .. 150
6.3 基于電熱耦合模型的動力電池故障診斷 .. 157
6.3.1 動力電池電化學- 熱耦合模型 .. 157
6.3.2 基于無跡卡爾曼濾波的故障診斷算法設計 .. 161
6.3.3 多故障類型診斷結果驗證 .. 165
6.4 本章小結 .. 173
第7 章 動力電池系統安全管理與防護 .. 174
7.1 動力電池熱失控 .. 174
7.1.1 動力電池熱失控觸發分類 .. 174
7.1.2 熱失控擴展機理及防護 .. 176
7.2 動力電池濫用建模分析 .. 179
7.3 動力電池安全管理 .. 191
7.3.1 動力電池安全狀態 .. 191
7.3.2 動力電池系統高壓安全 .. 192
7.4 動力電池系統數據安全傳輸 .. 194
7.4.1 電池系統整車級數據安全傳輸 .. 194
7.4.2 網聯級數據安全傳輸 .. 195
7.5 動力電池安全管理發展趨勢 .. 197
7.5.1 機理分析到系統設計優化 .. 198
7.5.2 被動安全防護到主動風險預測與維護 .. 199
7.6 本章小結 .. 201
第8 章 動力電池回收利用安全評估 .. 202
8.1 動力電池梯次利用現狀分析 .. 203
8.1.1 動力電池梯次利用研究背景 .. 203
8.1.2 國內外電池梯次利用規范 .. 204
8.1.3 動力電池梯次利用體系概述 .. 205
8.2 動力電池退役后性能測試及評估 .. 207
8.2.1 動力電池退役后性能特征分析 .. 208
8.2.2 退役動力電池分組算法設計 .. 213
8.2.3 退役動力電池分組結果驗證 .. 215
8.3 動力電池全生命周期評價（LCA）技術 .. 217
8.3.1 動力電池回收處理方法概述 .. 217
8.3.2 國內外動力電池回收模式 .. 219
8.3.3 不同類型動力電池回收工藝LCA 對比 .. 220
8.4 本章小結 .. 221
參考文獻 .. 222
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