内容简介
本书系统探讨了锂离子电池智能感测技术及其在电池管理中的应用，包含从电池管理算法到各种感测技术的原理和应用案例，有助于读者深入了解电池检测、状态估计、寿命评估、电池均衡和故障诊断等多方面基础知识和前沿进展。书中详细介绍了电池光纤传感技术、超声无损检测技术和电化学阻抗谱检测技术等智能感测技术的原理和应用，意在通过实例分析引导读者学习如何利用这些技术对电池进行实时监测和精准管理，提高电池的安全性、寿命和性能。同时，书中还重点关注这些技术在电动汽车、储能系统等领域的应用，为读者提供了丰富的实践经验和应用指南。
本书主要面向电动汽车和储能技术领域尤其是电池测试和管理方面的工程师和研究人员。本书既可以作为电池管理感测开发的参考工具书，也可以作为电池智能感测与管理相关课程的入门级教材。
目录
前言
第1章 锂离子电池感测技术概述 01
1.1 引言 01
1.2 电池系统监测与管理综述 08
1.2.1 状态估计 10
1.2.2 寿命评估 14
1.2.3 电池均衡 18
1.2.4 故障诊断与预警 21
1.2.5 充电控制 24
1.3 电池多维感测技术 29
1.3.1 新型感测技术 29
1.3.2 基于新型感测技术的状态估计 36
1.3.3 基于新型感测技术的故障诊断 38
参考文献 39
第2章 电池光纤传感技术 51
2.1 引言 51
2.2 测量原理与多变量解耦测量 52
2.2.1 光纤光栅传感器测量原理 53
2.2.2 光纤倏逝波传感器测量原理 54
2.2.3 分布式光纤传感器测量原理 55
2.2.4 光纤测量发展趋势 56
2.3 锂离子电池光纤传感综述 58
2.3.1 基于光纤传感的温度监测 59
2.3.2 基于光纤传感的应变监测 60
2.3.3 基于光纤传感的电化学监测 62
2.4 光纤传感测量案例分析 63
2.4.1 光纤光栅测量电池内部温度应变 63
2.4.2 分布式光纤测量电池内部温度应变 68
2.4.3 光纤倏逝波测量电池内部折射率 71
参考文献 71
第3章 光纤传感在电池测量方面的应用 75
3.1 引言 75
3.2 多尺度力学模型 76
3.2.1 电化学模型 76
3.2.2 颗粒尺度力学模型 77
3.2.3 电极尺度力学模型 79
3.2.4 模型验证 80
3.3 基于力学模型的快充策略 81
3.3.1 约束应力充电策略 81
3.3.2 策略对比 83
3.3.3 电池衰退分析 83
3.3.4 电池拆解验证 84
3.4 分布式热模型 85
3.4.1 产热模型 86
3.4.2 多点集总参数热模型 86
3.4.3 基于LSTM神经网络的补偿 88
3.4.4 级联分布式热模型 91
3.4.5 级联分布式热模型验证 92
3.5 温度状态估计与热诊断 95
3.5.1 基于级联分布式热模型的观测器设计 95
3.5.2 分布式电池温度估计方案验证 96
3.5.3 温度异常检测自适应阈值 99
3.5.4 温度异常序列修剪程序 103
3.5.5 温度异常检测方法验证 105
参考文献 108
第4章 电池超声无损检测技术 111
4.1 引言 111
4.2 电池超声无损检测技术综述 112
4.2.1 透射波检测 112
4.2.2 反射波检测 114
4.2.3 导波检测 115
4.2.4 超声无损检测技术的比较与总结 115
4.2.5 其他锂离子原位表征技术 116
4.3 电池超声无损检测原理与装置 117
4.3.1 超声检测锂离子电池的原理 117
4.3.2 超声检测精度 120
4.3.3 超声检测装置 121
4.4 电池超声无损检测案例分析 122
4.4.1 基于超声的电解液浸润检测 122
4.4.2 基于超声的荷电状态估计和老化评估 122
4.4.3 基于超声的电池内部结构缺陷和SOH检测 124
参考文献 132
第5章 超声无损检测技术在电池上的应用135
5.1 引言135
5.2 基于超声的热参数测量136
5.2.1 基于超声技术的电池温度估计原理136
5.2.2 电池温度同ΔTOFt的关系137
5.2.3 电池热模型的搭建141
5.2.4 方波交流脉冲下电极内的锂浓度143
5.2.5 超声估计比热容145
5.2.6 绝热加速量热仪测量电池比热容152
5.2.7 小结154
5.3 基于超声的析锂诊断156
5.3.1 超声诊断锂枝晶的原理156
5.3.2 超声诊断锂枝晶的模型157
参考文献 159
第6章 电池电化学阻抗谱检测技术161
6.1 引言161
6.2 电化学阻抗谱技术原理162
6.2.1 EIS技术基本原理162
6.2.2 锂离子电池电化学阻抗谱建模164
6.3 电化学阻抗谱在电池管理方面的应用167
6.3.1 荷电状态估计168
6.3.2 健康状态估计168
6.3.3 温度估计169
6.3.4 内部故障检测170
6.3.5 热失控预警170
6.4 电化学阻抗谱检测案例分析171
6.4.1 电化学阻抗谱检测电池温度和SOC172
6.4.2 电化学阻抗谱结合等效阻抗模型检测电池析锂173
6.5 在线/原位电化学阻抗谱技术综述176
6.5.1 加装额外激励硬件的研究177
6.5.2 信号采样架构179
6.5.3 激励条件181
6.5.4 基于运行数据的阻抗估计方法183
6.5.5 局限性分析183
参考文献 184
第7章 电化学阻抗谱检测技术应用188
7.1 引言188
7.2 车载环境原位电化学阻抗谱测量方案设计189
7.2.1 整体方案设计189
7.2.2 激励产生器和激励分配器设计191
7.2.3 电池数据采样系统设计194
7.2.4 控制与数据处理算法设
前言/序言
随着全球能源需求的不断增长和可再生能源的广泛应用，锂离子电池作为一种高能量密度、环保、高效的能量储存技术，已经成为电动汽车、储能系统、移动设备等领域的主流能源储存装置。然而，随着电动汽车等应用领域的快速发展，锂离子电池的安全性、寿命和效率问题日益凸显，给锂离子电池的管理和运维带来了巨大挑战。传统的电池管理方法主要依赖对电池电流、电压、外部温度等外参数的测量，往往难以满足电池管理和控制的精细化和智能化需求。为了提高锂离子电池的安全性、延长使用寿命、提高运行效率，迫切需要研究新型感测技术，实现对电池内部和外部参数的全面监测和精准管理。
近年来，随着传感器、数据处理和人工智能技术的快速发展，锂离子电池智能感测技术受到了国内外学者和企业的广泛关注，相关技术取得了迅速发展。通过多维感测技术可以实时测量锂离子电池的电压、电流、温度、压力、应变等多物理过程关键参数，实现对锂离子电池状态的全面感知和监控。融合多维感测数据和前沿计算方法，可以更加及时地发现电池异常，对热失控等重要灾害提前预警，从而变被动为主动，更加科学地预防电池损坏，显著提高锂离子电池的安全性和耐久性。
锂离子电池智能感测技术的应用前景十分广阔。在电动汽车领域，智能感测技术可以实现对车载动力电池系统的实时监测和管理，提高车辆的安全性和性能。在新能源接入和储能领域，智能感测技术可以实现储能电池系统的精准控制和调度，提高储能的安全性和综合效率。在移动电源设备领域，智能感测技术可以实现对电池充放电过程的优化管理，延长设备的使用寿命。本书通过深入研究锂离子电池智能感测技术的原理、方法和应用案例，为锂离子电池制造、管理、运维和失效分析等多领域从业者和研究人员提供参考，推动锂离子电池技术的不断创新和进步。
本书内容均来自锂离子电池智能感测技术一线，注重系统性和实用性，具有较强的实操性。章节结构清晰，涵盖本领域概述和以光纤传感、超声无损检测、电化学阻抗谱测量为代表的锂离子电池智能感测技术原理和应用案例。每章以研究现状综述、技术原理、方法延伸和应用案例为主线，深入浅出地介绍各类感测技术。本书特别强调实践指导，通过案例分析和操作范例，帮助各个基础知识层次的读者深入理解所学知识并学以致用。此外，本书还注重探讨不同章节间的关联性和不同技术间的互补关系，意在为读者提供全面、系统的学习体验。
本书作者对锂离子电池智能感测和管理技术的前沿进展和应用趋势理解深刻，并长期致力于运用相关技术解决锂离子电池应用中的安全性、耐久性和效率难题。读者可以从本书中获取相关技术的实用性指导，并应用到实际工程项目中，从而提高工作效率。作者相信本书的出版可以提供全面的技术介绍、实例分析和实践指导，满足不同类型读者的特定需求，促进锂离子电池技术的进一步发展。
当前，锂离子电池智能感测技术领域的研究机构、高校和企业都在积极开展相关研究和应用探索，但尚未形成明显的主导地位。部分大型电池制造企业和科技公司投入了大量资源进行技术研发，试图在该领域取得突破性进展，例如特斯拉、LG化学、宁德时代等。目前已赋能国家电网、国网中央研究院、宁德时代、广汽等国内合作伙伴。
目前，锂离子电池智能感测技术体系尚未成熟，未来仍将持续发展。限于作者水平，书中疏漏和不当之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
作 者
