引言

在当今社会，随着全球能源结构的转型和环境保护意识的增强，电动汽车作为绿色交通的重要组成部分，受到了前所未有的关注和发展。动力电池组及其管理系统（Battery Management System, BMS）作为电动汽车的核心部件之一，承担着监测电池状态、优化能量分配、保护电池免受损害等多重任务。BMS的性能直接影响到电动汽车的安全性、经济性和用户体验，因此，确保BMS的稳定运行至关重要。

一、动力电池 BMS 故障类型与成因分析

（一）电气故障

电气故障是动力电池BMS常见的一类问题，主要表现为电池过充、过放、短路等情况。过充会导致电池内部压力增大，温度上升，严重时可能引发热失控，造成电池损坏甚至爆炸。过放则会使电池内部活性物质发生不可逆的化学变化，导致容量永久性下降。短路故障通常由电池内部或外部电路的异常接触引起，一旦发生，不仅会迅速消耗电池电量，还可能产生大量热量，威胁车辆安全。因此，针对电气故障的有效预防和快速诊断显得尤为重要，需要通过精确的监测和控制策略来保障电池系统的稳定运行。

（二）热管理故障

热管理故障是动力电池BMS中另一类重要的问题，主要涉及电池组的温度控制。当电池组的温度过高或过低时，都会影响电池的性能和寿命。高温条件下，电池内部的化学反应速率加快，可能导致电池容量衰减和内阻增加，严重时还会引发热失控，造成电池损坏或起火。相反，低温环境下，电池的电化学反应速率减慢，导致电池的充放电效率降低，输出功率不足。而且，如果局部过热，将导致热管理系统的传感器失灵、冷却液泄漏、等故障，进一步影响整个电池组的性能。

（三）通信故障

通信故障主要影响BMS与车辆其他系统之间的数据交换。这种故障多半是由于物理连接损坏、通信协议不匹配或软件错误等。物理连接问题包括接头松动、电缆断裂或腐蚀，这些都会导致信号传输中断或不稳定。通信故障不仅会干扰BMS的正常工作，还可能影响车辆的整体性能和安全性，例如，BMS无法及时向车辆控制系统发送电池状态信息，可能导致车辆突然断电或动力丧失。因此，建立可靠的通信故障诊断与预警机制，对于确保电动汽车的稳定运行和提高系统可靠性具有重要意义。

二、动力电池 BMS 故障诊断方法

（一）数据驱动故障诊断

数据驱动的故障诊断方法主要是分析大量的历史数据，识别和预测潜在的故障。这种方法利用机器学习和统计分析技术，从电池运行过程中收集的各种数据中提取有用信息，进而构建故障诊断模型。常见的数据驱动方法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、深度学习（DL）和随机森林（RF）等。支持向量机是一种监督学习方法，通过寻找最优超平面来分类不同类型的故障数据。SVM在处理高维数据和小样本问题时表现出色，适用于电池故障的早期检测。神经网络则通过模拟人脑的神经元结构，能够学习和捕捉数据中的非线性关系。多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）等模型已被广泛应用于电池状态监测和故障诊断中，它们能够从复杂的信号中提取特征，提高诊断的准确性。除了上述方法，还有一些新兴的数据驱动技术也在电池故障诊断中展现出潜力。例如，强化学习通过与环境的交互来优化决策过程，可以在动态环境中自适应地调整诊断策略。迁移学习则通过利用已有的知识来加速新任务的学习过程，有助于解决电池类型多样性和数据不足的问题。

（二）信号处理故障诊断

信号处理故障诊断方法通过分析电池运行过程中产生的各种信号，能够有效识别和定位潜在的故障。其在信号预处理阶段，需要去除噪声和干扰，确保信号的准确性和可靠性。常见的去噪方法包括傅里叶变换、小波变换和卡尔曼滤波等。傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，通过滤除高频噪声来提高信号质量。小波变换则能够同时在时间和频率域内进行分析，适用于处理非平稳信号。卡尔曼滤波通过递归估计，能够有效滤除随机噪声，保持信号的动态特性。特征提取是信号处理的关键步骤，通过选择和提取能够反映电池状态变化的特征参数，为后续的故障诊断提供依据。常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和时频分析。时域分析主要关注信号的幅值、均值、方差等统计特性，能够直观地反映电池状态的变化。频域分析通过傅里叶变换或小波变换，将信号分解为不同频率成分，有助于识别周期性和非周期性变化。时频分析结合了时域和频域的优点，能够同时展示信号的时间和频率特性，适用于处理复杂多变的电池信号。

三、动力电池 BMS 预警机制设计

（一）预警指标的确定

预警指标的确定是动力电池BMS预警机制设计的基础，在选择预警指标时，首先考虑的是电池状态参数，电池的电压、电流、温度和荷电状态（SOC）是最基本的预警指标。电压和电流的变化可以直接反映电池的充放电状态，异常波动预示着电池内部的化学反应异常或外部电路故障而温度是评估电池热管理效果的重要参数，过高或过低的温度都会影响电池性能和寿命。SOC则反映了电池剩余电量的百分比，异常的SOC变化可能表明电池容量衰减或传感器故障。在实际应用中，预警指标的选择还需考虑电池的具体应用场景和工作条件。例如，对于频繁高速行驶的电动汽车，电池的温度变化和内阻增加可能更为敏感，需要重点监测。而对于长时间低速行驶的车辆，电池的SOC和电压稳定性则更为关键。

（二）预警阈值的设定

BMS通过传感器实时采集电池的电压、电流、温度等关键参数，并将这些数据与预设的阈值进行对比，以判断电池组是否处于正常状态。电池电压过高或过低都可能对电池造成损害，因此，BMS可以设置上下限电压阈值。一旦电压超出这一范围，BMS将立即触发预警，并采取相应的保护措施，如当环境温度较高时，可以适当降低温度预警阈值，以防止电池过热；当电池处于快充状态时，可以适当放宽电压和电流的预警阈值，以避免充电过程中的正常波动触发误报。设定预警阈值后，还需要通过实际运行和实验验证其有效性和合理性，运用实验室测试和现场运行数据，评估预警系统的性能。如果发现预警系统频繁误报或漏报，应及时调整阈值。

参考文献

[1]赵璋. 新能源汽车动力电池BMS故障诊断案例分析及优化策略 [J]. 汽车维修技师, 2024, (18): 57.

[2]罗兴宏,蓝毅金,刘启安. 新能源汽车动力电池无法上高压故障诊断与维修 [J]. 汽车与驾驶维修(维修版), 2024, (07): 4-8.

[3]芮光辉,张明浩,魏廷云,等. 基于多时间尺度的电动汽车充电过程故障在线预警方法 [J]. 计算机系统应用, 2021, 30 (05): 143-149.

作者简介;任水华，1990.10.05，汉族 广东广州，硕士中级工程师，研究方向：自动化。