针对我国提出的“碳达峰、碳中和”可持续发展目标,电动汽车退役电池的梯次利用作为促进新能源汽车产业蓬勃发展的重要技术支撑,吸引了国内外众多学者越来越多的关注。尽管研究者们已在技术可行性、经济性等方面进行了相关研究,但梯次利用技术仍然处于理论研究阶段,制约其产业化发展的主要瓶颈问题是,退役电池测试时间冗长,单一的健康状态评价依据使得退役电池再成组后的性能一致性差,难以释放电池最大放电能力,这极大的增加了梯次利用的后期使用成本。针对以上问题,本文旨在缩短退役电池性能检测时间的前提下,提供多个可以反映电池健康状态的评价依据,包括退役电池的余能、早期加速衰竭故障状态及以电池负极活性材料、电解液为代表的电池内部健康状态,为电动汽车退役电池梯次利用的进一步研究和实际应用奠定理论基础。首先,由于退役电池车载使用阶段的性能老化路径复杂且目前余能测试多为平稳工况,造成了余能快速准确估计的极大挑战。本文针对退役电池的余能快速估计方法展开研究,在分析退役电池容量损失机理的基础上,建立表征活性锂损失及活性材料损失的容量损失特征。将辨识后的特征参数与支持向量回归（SVR）模型相结合,同时基于容量损失特征在恒流充电下的能观性分析结果,提出一种基于容量损失机理的电动汽车退役电池余能快速估计方法。接下来,考虑在梯次利用中,如果具有早期加速衰竭故障的退役电池未被提前诊断,将在后续梯次利用阶段导致整组电池性能下降,甚至存在热失控等安全隐患。本文针对电动汽车退役电池早期加速衰竭故障诊断方法展开研究,利用增量容量分析技术对加速衰竭故障机理进行分析,构建由加速衰竭故障所引发的电压异常增速现象与加速衰竭故障机理间的唯一关联性,建立用于诊断加速衰竭故障的故障特征,进而提出一种基于电压增速异常特征的早期加速衰竭故障诊断方法。同时,考虑到余能相近的退役电池会由于老化路径的差异而导致电池内部健康状态不一致。本文基于简化的伪二维（P2D）模型,针对电动汽车退役电池的内部健康状态（包括负极活性材料及电解液）诊断方法展开研究。由于P2D模型存在高阶、非线性,及参数耦合等问题,对模型参数的有效在线提取带来了挑战。在分析P2D模型中的液相扩散过程和电解液锂离子浓度守恒理论的基础上,研究反映电解液浓度动态特性的数学表达式。利用帕德近似原理对P2D模型中液相扩散过程和固相扩散过程进行简化,进一步通过数学变化对目标参数的相关机理行为进行数学解耦与简化表征,进而提出利用恒流充电过程诊断电池负极材料及电解液性能变化的方法。最后,搭建电池性能测试平台,对大样本数量的电动汽车退役电池进行性能测试,通过模拟电池在不同典型工况下的工作状态,测试不同老化阶段的运行数据,验证本文所提出的各种特征提取结果和诊断方法的合理性与正确性,为电动汽车退役电池后期应用的进一步调整、优化及实际工程应用提供数据资料和实践经验。