新能源汽車動力電池故障診斷及發展趨勢分析

毛紅孫　周茂杰

摘 要：基于當前我國科技水平不斷提升，使得電動汽車行業日益發展，新能源汽車數量日益增多，在給人們出行帶來便利的同時，也頻發各類安全事故。尤其是動力電池，其作為電動汽車穩定運行的關鍵，如果動力電池發生故障，必然會影響到汽車整體運行安全以及車輛續航里程。對此，文章在明確動力電池系統基本架構以及安全風險基礎上，結合具體實例分析了電動汽車動力電池故障診斷與處理方法，并就故障診斷技術未來發展趨勢進行了展望。

關鍵詞：電動汽車 動力電池 故障問題 診斷方法 處理方法 發展趨勢

為積極迎合我國綠色環保發展理念，近年來新能源汽車市場占比不斷增大，雖然可以滿足人們基本出行需求，迎合綠色低碳發展，但電動汽車動力電池故障問題愈發凸顯，導致電動汽車整體發展受限。作為新能源汽車重要組成部分，動力電池的性能直接影響電動汽車使用壽命、電池能耗，需要較高水平的故障診斷技術，科學有效的判斷出動力電池存在的故障問題，并采取有效的維修技術解決，確保動力電池可以安全穩定運行，使得電動汽車行業穩步發展。針對此，本文圍繞電動汽車動力電池故障診斷及發展趨勢展開研究，致力于更好提升電動汽車使用安全性，推動該領域技術進一步發展。

1 電動汽車動力電池系統基本架構

分析電動汽車動力電池系統可知，如圖1所示，其中包含了電池組、電池斷路單元（BDU）、BMS幾部分，并依據整車電壓平臺、動力性能、續航里程目標等內容，明確電池組的電芯型號、模組設計，確保達到車輛運行性能需求和要求。其中的電池斷路單元主要涵蓋了保險絲、繼電器、預充電路等，并利用高壓部件進行連接，如高壓連接器、高壓線束、電機、車載充電機等，以此滿足車輛充放電控制需求[1]。而在BMS中主要包含了控制板、傳感器、低壓通訊線束、采集線束幾部分。分析BMS功能可知，主要對動力電池實施安全管理，所以BMS本身可以發揮較多作用，比如，在線診斷故障、監測電池參數、管控電池均衡性、評估電池狀態、存儲關鍵信息、控制車輛充放電、檢測絕緣性能、高壓互鎖檢測、安全控制與報警等。

2 電動汽車動力電池存在的安全風險

在電動汽車動力電池組中，主要涵蓋了動力電池系統（Battery）、電池模塊（Module）、電池單體（Cell）幾部分。在新能源汽車中，動力電池系統起著至關重要的作用，它為汽車的運行提供所需的能量。這個系統中包含了諸多元素，不僅有電池單體、電池管理控制器，還有其他一些電氣機械裝置。電池單體是電動汽車電池系統中的基本單元，也被稱為“電芯”，它由正極、負極、電解質等部分構成，是整個電池系統的核心所在。此外，還有電池模塊，這是電池系統中的一種小型模塊，也被稱為“模組”。在電池模塊中，包含了電池單體以及模塊控制器等組件。

由于是眾多單體電池串并聯結構，因此在動力電池生產制造過程中可能受到工藝的影響，使單體電池相互存在不同。而且若是電池內部存在一些異物，比如金屬、粉塵、毛刺等，都有可能引發電壓不一致、溫度失衡、電池局部過溫、發生內短路等情況。此外，BMS必須借助傳感器才能獲取相關信息對電池進行安全管理，此種情況下，如果傳感器發生無效采樣現象，必然會直接影響判斷電壓、電流、溫度等因素的準確性，造成電池狀態估算錯誤，導致過溫、過放、過充等問題[2]。除此之外，不同車輛在實際應用中所處環境復雜多變以及駕駛人員習慣差異等，都有可能引發高壓連接器進水、電池箱體破損、碰撞等故障，造成電池內部不能正常發揮作用。綜合來看，電池缺陷以及整車使用諸多情況，都會直接影響到動力電池本身性能、實際使用壽命，關乎車輛運行安全。

3 電動汽車動力電池故障的診斷與處理方法

3.1 溫度異常故障診斷

在電動汽車動力電池溫度異常故障中，可以細化為三種類型：溫度傳感器故障、溫度傳感器連接線松動故障、BMS硬件故障?？梢越Y合案例進行分析，以宋PLUS新能源汽車為例，車輛實際行駛過程中，發生電池管理系統報警情況，而且儀表顯示電池溫度過高。在實際診斷中，檢修人員需要先收集數據，主要利用汽車故障診斷儀讀取電池管理系統中的相關數據，如電流、溫度、電壓等內容。而后初步對車輛散熱系統進行檢查，判斷其是否可以正常工作，主要判斷依據是散熱片是否堵塞、風扇能否正常運轉等。在此基礎上進行溫度對比分析，主要針對各電池模組溫度之間的差異進行對比，并找出溫度異常部位。而后檢修人員需要進一步檢查電路情況，主要就是查看和電池溫度傳感器有關的電路連接情況，判斷是否存在短路、斷路等情況。另外，檢修人員還應當對電池狀態進行評估，這就需要綜合考量電池的使用時間、充放電次數等，合理判斷電池有無發生老化、性能下降等情況。綜合上述故障診斷過程，檢修人員可以初步明確電池溫度異常原因，而后結合具體情況采取相關的維修措施進行處理。需要注意的是，在對車輛故障診斷過程中，由于不同車型、故障情況不同，實際使用的故障診斷方法和技術也不同，需要因車而異[3]。

3.2 絕緣故障診斷與處理

電動汽車如果發生動力電池絕緣故障問題，可能存在以下四種情況：電壓采集線故障、高壓負載漏電故障、電池箱進水或漏液故障、高壓線及連接器的破損故障。舉例分析，某品牌電動汽車在行駛過程中，突然發生動力中斷，而且車輛儀表提示絕緣故障警告。檢修人員利用絕緣電阻測試儀、目視檢查相結合的方法進行故障診斷分析。分析可知，出現這一情況可能與電池包內部線束磨損導致短路；電池包密封不嚴，進水導致絕緣下降；電池模組之間的連接件松動或腐蝕存在直接關聯。為此，在故障診斷中，工作人員借助絕緣電阻測試儀，對電池包正負極對車身的絕緣電阻值進行測量，以此判斷絕緣性能是否正常。而后檢查電池包外觀，主要查看電池外觀是否發生損傷、水漬等現象。在此基礎上，詳細檢查電池包內部線束，主要從磨損、裸露等方面入手進行查看。另外，還要檢查電池包密封性，查看是否存在進水情況，以及電池模組的連接件檢查，判斷是否出現松動、腐蝕等情況。通過故障診斷發現，絕緣電阻值明顯降低，而且電池包底部存在一處明顯的磨損線束，由此造成雨水進入導致短路，引發電池絕緣故障問題，對此，檢修人員通過修復線束，并加強對線束的防護，使得絕緣故障問題得到妥善解決。

還是以宋PLUS新能源汽車為例，在對電池包絕緣故障判斷過程中，無需拆卸電池包便可實現。檢修人員可以借助舉升機作用，將電池包舉起，同時拔掉電池相關器件，如安全開關、高壓慢充、快充接插件，在此基礎上，運用絕緣檢測儀進行輔助檢測，針對上述部件的正極、負極、車身電阻進行檢測。而后參照國家絕緣標準，結合各個新能源汽車企業具體情況，正常情況下，絕緣電阻至少要達到20兆歐，若是檢測到的絕緣電阻低于規定標準值，則證明電池包外出現絕緣故障[4]。

3.3 電壓異常故障診斷及處理

在電動汽車動力電池故障中，電壓異常較為常見，可以細化為以下幾種情況：

（1）電池欠壓故障。動力電池若是發生欠壓故障，會造成汽車電壓發生問題，影響車輛的正常運行。對此，工作人員需要借助萬用表診斷電池電壓，并記錄檢測到的電壓值，而后與正常監控電壓值進行比對分析，如果二者發生偏差，而且這一偏差數值較大，證明電池存在問題，需要及時更換新的電池。（2）采集線保險絲故障。如果發生此類故障，工作人員可以對保險絲的阻值進行測量，以此作為故障判斷依據，若是發現保險絲阻值超過標準值，應當及時更換保險絲，解決故障問題。（3）采集線端子故障。對于這類故障的診斷，工作人員應首先對采集線同端口進行檢查，要精確地判斷該端口有沒有出現異常連接的狀況，如果連接是正常的，可以進一步檢查采集線的固定螺栓，主要查看螺栓是否緊固，有無松動現象。這一系列的檢查步驟都是為了能夠更準確地找出故障原因，從而及時采取相應的措施進行修復，確保系統的正常運行。這些檢查和診斷工作對于保障系統的穩定性和可靠性至關重要。除此之外，還可以采取輕搖的方式。若是發現采集線有松動情況，應及時予以加固處理。對于那些已經損壞的采集線，則需進行更換，并且還要檢查采集線端子的接觸是否良好。這些措施都是為了確保故障能得到有效解決，保障系統的正常運行。

例如，某比亞迪秦PLUS新能源汽車，根據該車輛儀表盤顯示得知，車輛存在單體電池電壓偏高的故障。為了進一步驗證故障問題，工作人員在故障診斷中先借助專業儀器設備讀取汽車電池管理系統的動態數據，結果發現設備顯示的數據也說明單體電池電壓過高，而且壓差值為0.001 V[5]。結合車輛的使用說明書內容，檢修人員需要對電池進行均衡處理。在具體實踐中，為保證車輛低壓電路完全放電，檢修人員必須先斷開低壓電源，并等待一段時間，而后再穿戴絕緣設備，斷開處理電池低壓線束、高壓連接線。在這之后，需要將車輛高壓電池包拆卸下來，仔細地檢查單體電池的正負極以及數據采集線的連接情況，確保所有的單體電池都處于良好的連接狀態。緊接著，檢查單體電池外觀情況，確保它們都處于正常的狀態。之后，檢修人員需要連接電池均衡設備來對電池進行均衡處理。在這過程中，主要是依據單體電壓來設置均衡電壓和均衡模式。

4 電動汽車動力電池故障診斷發展趨勢

4.1 數據驅動下電池故障識別及診斷

在大數據技術、機器學習技術迅猛發展下，數據驅動電池故障診斷技術逐步發展應用。以某公司為例，該公司針對生產的車型，結合故障定位研發出智慧專家系統，主要應用分析汽車行駛過程中出現各類故障碼，切實發揮大數據算法優勢，將故障碼和出現的故障相互對應，并借助車輛的維修手冊，及時傳遞維修建議。為進一步提升故障診斷水平，需要借助大量汽車實際運行數據作為參考，合理運用數據挖掘技術，探索數據與數據之間的關系，并在這些關系中找出規律，精準提取特征，包括單體溫度一致性、電池SOH、單體電壓一致性、駕駛習慣、行駛工況等，而后借助機器學習構建相關的模型，用以獲取總結故障和不同特征之間存在的緊密聯系，進而以此作為電動汽車動力電池故障診斷依據[6]。

4.2 數據驅動下對動力電池故障的預測

為更好提升電動汽車電池故障診斷水平，進行合理預測顯得尤為重要，科學預測不僅能夠有效預防可能發生的重大事故，更是推動電動汽車行業邁向新高度的關鍵技術保障?，F階段，該領域主要的研究難點在于，如何通過組建電池故障預測機制、實施多級報警。從目前電池故障預測主要方式看，主要以數據驅動為主，簡單說，就是利用大量車輛實際運行數據，提取其中有價值的數據特征，而后搭建故障和特征之間的時間序列模型、融合模型，在此基礎上運用大量數據對模型實施訓練，從而得到特征和故障的關系，進而基于這種關聯實現對故障的預測。而根據Hong的研究看，其提出一種建立在大數據平臺、熵值法基礎上的電動汽車系統熱失控預測方案，主要就是利用車輛運行中電池溫度作為監測對象，以此診斷和預測因為溫度風險引發的熱失控問題，并提出Z-score方法下的熱失控熱安全管理策略，針對溫度異常情況進行實時預防，研究結果證明，此方法可以準確預測電池組溫度風險的具體時間和范圍，值得未來進一步實踐應用。

5 結語

總而言之，目前，我國新能源汽車還在不斷研究、完善階段，汽車在實際運行過程中還存在諸多問題有待改善，只有全面了解并掌握新能源汽車動力電池故障診斷，才能更好推進電動汽車的應用與普及。通過上文對電動汽車動力電池系統基本架構以及安全風險的分析，不難發現，為確保動力電池穩定性、安全性，保證電動汽車整體穩定運行，獲得足夠的動力支持，必須加強針對動力電池的故障診斷，并采取有效方法處理，保障電動汽車行駛安全性。希望本文提出的電動汽車動力電池故障診斷以及處理方法可以為日后該領域相關技術的發展實踐提供參考和借鑒，從而進一步提高電動汽車動力電池安全性，最大程度上降低汽車安全隱患，助推新能源汽車售后市場良性發展。

基金項目：2022年廣西技工教育立項科研課題（2022JGZ05）“崗課賽證”融通下技工院校新型活頁式工作頁的研究與開發--以新能源汽車動力電池及管理系統的檢修課程為例。

參考文獻：

[1]郭葳，黃文君，張飛.基于數據驅動下純電動汽車動力電池故障診斷方法研究[J].農機使用與維修，2023，11（09）：111-114.

[2]段繼強，陸潔，曾慶亮，等.電動汽車動力系統故障檢測及診斷方法[J].時代汽車，2023，34（18）：178-180.

[3]張暉，豐紅霞，陳楓，等.電動汽車動力電池電壓異常故障診斷方法[J].交通信息與安全，2022，40（06）：148-156+172.

[4]王震坡，李曉宇，袁昌貴，等.大數據下電動汽車動力電池故障診斷技術挑戰與發展趨勢[J].機械工程學報，2021，57（14）：52-63.

[5]尹愛華，左付山，楊柳，等.基于模糊算法的純電動汽車動力電池故障診斷研究[J].現代車用動力，2023，11（01）：1-6.

[6]張俊.基于神經網絡的純電動汽車動力電池系統故障診斷[J].電子技術與軟件工程，2022，23（24）：234-235.