新能源汽车动力电池故障诊断及发展趋势分析

毛红孙　周茂杰

摘 要：基于当前我国科技水平不断提升，使得电动汽车行业日益发展，新能源汽车数量日益增多，在给人们出行带来便利的同时，也频发各类安全事故。尤其是动力电池，其作为电动汽车稳定运行的关键，如果动力电池发生故障，必然会影响到汽车整体运行安全以及车辆续航里程。对此，文章在明确动力电池系统基本架构以及安全风险基础上，结合具体实例分析了电动汽车动力电池故障诊断与处理方法，并就故障诊断技术未来发展趋势进行了展望。

关键词：电动汽车 动力电池 故障问题 诊断方法 处理方法 发展趋势

为积极迎合我国绿色环保发展理念，近年来新能源汽车市场占比不断增大，虽然可以满足人们基本出行需求，迎合绿色低碳发展，但电动汽车动力电池故障问题愈发凸显，导致电动汽车整体发展受限。作为新能源汽车重要组成部分，动力电池的性能直接影响电动汽车使用寿命、电池能耗，需要较高水平的故障诊断技术，科学有效的判断出动力电池存在的故障问题，并采取有效的维修技术解决，确保动力电池可以安全稳定运行，使得电动汽车行业稳步发展。针对此，本文围绕电动汽车动力电池故障诊断及发展趋势展开研究，致力于更好提升电动汽车使用安全性，推动该领域技术进一步发展。

1 电动汽车动力电池系统基本架构

分析电动汽车动力电池系统可知，如图1所示，其中包含了电池组、电池断路单元（BDU）、BMS几部分，并依据整车电压平台、动力性能、续航里程目标等内容，明确电池组的电芯型号、模组设计，确保达到车辆运行性能需求和要求。其中的电池断路单元主要涵盖了保险丝、继电器、预充电路等，并利用高压部件进行连接，如高压连接器、高压线束、电机、车载充电机等，以此满足车辆充放电控制需求[1]。而在BMS中主要包含了控制板、传感器、低压通讯线束、采集线束几部分。分析BMS功能可知，主要对动力电池实施安全管理，所以BMS本身可以发挥较多作用，比如，在线诊断故障、监测电池参数、管控电池均衡性、评估电池状态、存储关键信息、控制车辆充放电、检测绝缘性能、高压互锁检测、安全控制与报警等。

2 电动汽车动力电池存在的安全风险

在电动汽车动力电池组中，主要涵盖了动力电池系统（Battery）、电池模块（Module）、电池单体（Cell）几部分。在新能源汽车中，动力电池系统起着至关重要的作用，它为汽车的运行提供所需的能量。这个系统中包含了诸多元素，不仅有电池单体、电池管理控制器，还有其他一些电气机械装置。电池单体是电动汽车电池系统中的基本单元，也被称为“电芯”，它由正极、负极、电解质等部分构成，是整个电池系统的核心所在。此外，还有电池模块，这是电池系统中的一种小型模块，也被称为“模组”。在电池模块中，包含了电池单体以及模块控制器等组件。

由于是众多单体电池串并联结构，因此在动力电池生产制造过程中可能受到工艺的影响，使单体电池相互存在不同。而且若是电池内部存在一些异物，比如金属、粉尘、毛刺等，都有可能引发电压不一致、温度失衡、电池局部过温、发生内短路等情况。此外，BMS必须借助传感器才能获取相关信息对电池进行安全管理，此种情况下，如果传感器发生无效采样现象，必然会直接影响判断电压、电流、温度等因素的准确性，造成电池状态估算错误，导致过温、过放、过充等问题[2]。除此之外，不同车辆在实际应用中所处环境复杂多变以及驾驶人员习惯差异等，都有可能引发高压连接器进水、电池箱体破损、碰撞等故障，造成电池内部不能正常发挥作用。综合来看，电池缺陷以及整车使用诸多情况，都会直接影响到动力电池本身性能、实际使用寿命，关乎车辆运行安全。

3 电动汽车动力电池故障的诊断与处理方法

3.1 温度异常故障诊断

在电动汽车动力电池温度异常故障中，可以细化为三种类型：温度传感器故障、温度传感器连接线松动故障、BMS硬件故障。可以结合案例进行分析，以宋PLUS新能源汽车为例，车辆实际行驶过程中，发生电池管理系统报警情况，而且仪表显示电池温度过高。在实际诊断中，检修人员需要先收集数据，主要利用汽车故障诊断仪读取电池管理系统中的相关数据，如电流、温度、电压等内容。而后初步对车辆散热系统进行检查，判断其是否可以正常工作，主要判断依据是散热片是否堵塞、风扇能否正常运转等。在此基础上进行温度对比分析，主要针对各电池模组温度之间的差异进行对比，并找出温度异常部位。而后检修人员需要进一步检查电路情况，主要就是查看和电池温度传感器有关的电路连接情况，判断是否存在短路、断路等情况。另外，检修人员还应当对电池状态进行评估，这就需要综合考量电池的使用时间、充放电次数等，合理判断电池有无发生老化、性能下降等情况。综合上述故障诊断过程，检修人员可以初步明确电池温度异常原因，而后结合具体情况采取相关的维修措施进行处理。需要注意的是，在对车辆故障诊断过程中，由于不同车型、故障情况不同，实际使用的故障诊断方法和技术也不同，需要因车而异[3]。

3.2 绝缘故障诊断与处理

电动汽车如果发生动力电池绝缘故障问题，可能存在以下四种情况：电压采集线故障、高压负载漏电故障、电池箱进水或漏液故障、高压线及连接器的破损故障。举例分析，某品牌电动汽车在行驶过程中，突然发生动力中断，而且车辆仪表提示绝缘故障警告。检修人员利用绝缘电阻测试仪、目视检查相结合的方法进行故障诊断分析。分析可知，出现这一情况可能与电池包内部线束磨损导致短路；电池包密封不严，进水导致绝缘下降；电池模组之间的连接件松动或腐蚀存在直接关联。为此，在故障诊断中，工作人员借助绝缘电阻测试仪，对电池包正负极对车身的绝缘电阻值进行测量，以此判断绝缘性能是否正常。而后检查电池包外观，主要查看电池外观是否发生损伤、水渍等现象。在此基础上，详细检查电池包内部线束，主要从磨损、裸露等方面入手进行查看。另外，还要检查电池包密封性，查看是否存在进水情况，以及电池模组的连接件检查，判断是否出现松动、腐蚀等情况。通过故障诊断发现，绝缘电阻值明显降低，而且电池包底部存在一处明显的磨损线束，由此造成雨水进入导致短路，引发电池绝缘故障问题，对此，检修人员通过修复线束，并加强对线束的防护，使得绝缘故障问题得到妥善解决。

还是以宋PLUS新能源汽车为例，在对电池包绝缘故障判断过程中，无需拆卸电池包便可实现。检修人员可以借助举升机作用，将电池包举起，同时拔掉电池相关器件，如安全开关、高压慢充、快充接插件，在此基础上，运用绝缘检测仪进行辅助检测，针对上述部件的正极、负极、车身电阻进行检测。而后参照国家绝缘标准，结合各个新能源汽车企业具体情况，正常情况下，绝缘电阻至少要达到20兆欧，若是检测到的绝缘电阻低于规定标准值，则证明电池包外出现绝缘故障[4]。

3.3 电压异常故障诊断及处理

在电动汽车动力电池故障中，电压异常较为常见，可以细化为以下几种情况：

（1）电池欠压故障。动力电池若是发生欠压故障，会造成汽车电压发生问题，影响车辆的正常运行。对此，工作人员需要借助万用表诊断电池电压，并记录检测到的电压值，而后与正常监控电压值进行比对分析，如果二者发生偏差，而且这一偏差数值较大，证明电池存在问题，需要及时更换新的电池。（2）采集线保险丝故障。如果发生此类故障，工作人员可以对保险丝的阻值进行测量，以此作为故障判断依据，若是发现保险丝阻值超过标准值，应当及时更换保险丝，解决故障问题。（3）采集线端子故障。对于这类故障的诊断，工作人员应首先对采集线同端口进行检查，要精确地判断该端口有没有出现异常连接的状况，如果连接是正常的，可以进一步检查采集线的固定螺栓，主要查看螺栓是否紧固，有无松动现象。这一系列的检查步骤都是为了能够更准确地找出故障原因，从而及时采取相应的措施进行修复，确保系统的正常运行。这些检查和诊断工作对于保障系统的稳定性和可靠性至关重要。除此之外，还可以采取轻摇的方式。若是发现采集线有松动情况，应及时予以加固处理。对于那些已经损坏的采集线，则需进行更换，并且还要检查采集线端子的接触是否良好。这些措施都是为了确保故障能得到有效解决，保障系统的正常运行。

例如，某比亚迪秦PLUS新能源汽车，根据该车辆仪表盘显示得知，车辆存在单体电池电压偏高的故障。为了进一步验证故障问题，工作人员在故障诊断中先借助专业仪器设备读取汽车电池管理系统的动态数据，结果发现设备显示的数据也说明单体电池电压过高，而且压差值为0.001 V[5]。结合车辆的使用说明书内容，检修人员需要对电池进行均衡处理。在具体实践中，为保证车辆低压电路完全放电，检修人员必须先断开低压电源，并等待一段时间，而后再穿戴绝缘设备，断开处理电池低压线束、高压连接线。在这之后，需要将车辆高压电池包拆卸下来，仔细地检查单体电池的正负极以及数据采集线的连接情况，确保所有的单体电池都处于良好的连接状态。紧接着，检查单体电池外观情况，确保它们都处于正常的状态。之后，检修人员需要连接电池均衡设备来对电池进行均衡处理。在这过程中，主要是依据单体电压来设置均衡电压和均衡模式。

4 电动汽车动力电池故障诊断发展趋势

4.1 数据驱动下电池故障识别及诊断

在大数据技术、机器学习技术迅猛发展下，数据驱动电池故障诊断技术逐步发展应用。以某公司为例，该公司针对生产的车型，结合故障定位研发出智慧专家系统，主要应用分析汽车行驶过程中出现各类故障码，切实发挥大数据算法优势，将故障码和出现的故障相互对应，并借助车辆的维修手册，及时传递维修建议。为进一步提升故障诊断水平，需要借助大量汽车实际运行数据作为参考，合理运用数据挖掘技术，探索数据与数据之间的关系，并在这些关系中找出规律，精准提取特征，包括单体温度一致性、电池SOH、单体电压一致性、驾驶习惯、行驶工况等，而后借助机器学习构建相关的模型，用以获取总结故障和不同特征之间存在的紧密联系，进而以此作为电动汽车动力电池故障诊断依据[6]。

4.2 数据驱动下对动力电池故障的预测

为更好提升电动汽车电池故障诊断水平，进行合理预测显得尤为重要，科学预测不仅能够有效预防可能发生的重大事故，更是推动电动汽车行业迈向新高度的关键技术保障。现阶段，该领域主要的研究难点在于，如何通过组建电池故障预测机制、实施多级报警。从目前电池故障预测主要方式看，主要以数据驱动为主，简单说，就是利用大量车辆实际运行数据，提取其中有价值的数据特征，而后搭建故障和特征之间的时间序列模型、融合模型，在此基础上运用大量数据对模型实施训练，从而得到特征和故障的关系，进而基于这种关联实现对故障的预测。而根据Hong的研究看，其提出一种建立在大数据平台、熵值法基础上的电动汽车系统热失控预测方案，主要就是利用车辆运行中电池温度作为监测对象，以此诊断和预测因为温度风险引发的热失控问题，并提出Z-score方法下的热失控热安全管理策略，针对温度异常情况进行实时预防，研究结果证明，此方法可以准确预测电池组温度风险的具体时间和范围，值得未来进一步实践应用。

5 结语

总而言之，目前，我国新能源汽车还在不断研究、完善阶段，汽车在实际运行过程中还存在诸多问题有待改善，只有全面了解并掌握新能源汽车动力电池故障诊断，才能更好推进电动汽车的应用与普及。通过上文对电动汽车动力电池系统基本架构以及安全风险的分析，不难发现，为确保动力电池稳定性、安全性，保证电动汽车整体稳定运行，获得足够的动力支持，必须加强针对动力电池的故障诊断，并采取有效方法处理，保障电动汽车行驶安全性。希望本文提出的电动汽车动力电池故障诊断以及处理方法可以为日后该领域相关技术的发展实践提供参考和借鉴，从而进一步提高电动汽车动力电池安全性，最大程度上降低汽车安全隐患，助推新能源汽车售后市场良性发展。

基金项目：2022年广西技工教育立项科研课题（2022JGZ05）“岗课赛证”融通下技工院校新型活页式工作页的研究与开发--以新能源汽车动力电池及管理系统的检修课程为例。

参考文献：

[1]郭葳，黄文君，张飞.基于数据驱动下纯电动汽车动力电池故障诊断方法研究[J].农机使用与维修，2023，11（09）：111-114.

[2]段继强，陆洁，曾庆亮，等.电动汽车动力系统故障检测及诊断方法[J].时代汽车，2023，34（18）：178-180.

[3]张晖，丰红霞，陈枫，等.电动汽车动力电池电压异常故障诊断方法[J].交通信息与安全，2022，40（06）：148-156+172.

[4]王震坡，李晓宇，袁昌贵，等.大数据下电动汽车动力电池故障诊断技术挑战与发展趋势[J].机械工程学报，2021，57（14）：52-63.

[5]尹爱华，左付山，杨柳，等.基于模糊算法的纯电动汽车动力电池故障诊断研究[J].现代车用动力，2023，11（01）：1-6.

[6]张俊.基于神经网络的纯电动汽车动力电池系统故障诊断[J].电子技术与软件工程，2022，23（24）：234-235.