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摘 要：在环保事业不断地推进的背景之下，我国加大了对电动汽车行业发展支持力度，为电动汽车行业提供了可持续发展动力。由于电池技术是电动汽车行业重点突破与发展的关键点之一，电动汽车行业需要认真地研究电池技术，提高电池技术发展水平。电池乃电动汽车的动力来源，其性能关系着带动电动汽车的正常运转。基于此，有必要重点关注电动汽车电池管理系统，尤其是要深入地研究系统故障诊断方法，以此切实保证电动汽车安全行驶。本文主要概述了电动汽车电池管理系统故障诊断，研究了电动汽车电池管理系统故障诊断模型，希望为电动汽车电池管理系统故障诊断工作提供一定的思路。
关键词：电池管理系统;电动汽车;故障诊断
引言
伴随着社会经济快速发展，我国环境污染程度逐渐加深。为提高环保水平，保护人类赖以生存的家园，我国构建了生态环保理念，实施了一系列环保政策。当前，各大領域积极地把绿色环保理念融入自身的运营开发工作之中，以此为我国的环保事业贡献一份力量。其中，汽车领域开发了电动汽车，大大提高了社会绿色发展水平。电池管理系统是电动汽车内部的核心构成要素，然而，该系统在运行的过程中容易出现一些故障，影响人们出行。因此，放有必要优化电动汽车电池管理系统故障诊断工作，提高故障诊断效率，保证维修质量。
1电动汽车电池管理系统故障诊断概述
1.1充放电电路故障
若是电动汽车电池管理系统出现充放电短路故障，就会影响电池正常使用时间，不仅如此，严重时容易诱发安全事故。通过实践研究发现，出现充放电电路故障的原因如下，即锂电池充放电过量。电池并非能够长久使用的，而是具有一定使用期限的，在超出电池使用寿命的情况之下，不建议用户继续使用。而电池使用寿命与电池的容量大小具有重要的关系。如果在电池已经充满电时继续对其进行充电，就容易对电池的性能造成伤害。主要表现在，在充电过度时，电池负极表面锂离子被还原成锂金属析出，并形成枝晶，进而提高电池短路发生风险。
1.2电池组故障
锂电池电池不一致。通常情况之下，锂电池组的工作电压是100-500V，单体锂电池的电压是3.7V。在组成锂电池组的电池存在电压、电阻、容量等参数存在不一致时，就容易加大充放电电路故障发生几率。
1.3 BMS故障
BMS系统主要发挥对电动汽车监视和管理作用。在BMS系统出现故障的情况之下，就不能够很好地推进电动汽车管理工作，也不能够很好地解决电动汽车运行出现的问题。单片机是BMS系统的重要组成部分，单片机出现问题是导致BMS系统出现故障的主要原因。由该系统是由多个单片机组成的，相关人员开展故障诊断工作存在一定难度。所以，相关人员需要增强故障的诊断素养，提高展故障诊断工作水平。对于研究人士来讲，其有必要应用科学技术不断地优化BMS系统。
2电动汽车电池管理系统故障诊断模型
2.1锂电池温升影响因素模型
由于温度影响着电动汽车电池管理系统的正常运转，相关人员有必要把温度纳入故障诊断工作之中。一般而言，在50℃条件下，锂电池需要经过141个周期循环才能使SOC浓度降至20%，温度上升至58℃。为提高锂电池温升影响因素探究水平，要构建锂电池温升模型，保证故障诊断效率。电池产生热量主要发生在充电放电的过程中，其中，Qr会伴随Qs副反应热，同时电池内阻产生的焦耳热Qj以及极化反应产生的极化反应热Qp。电池热模型见公式一，q是电池生热速率，ρ是电池密度，λx、λy、λz分别对应该位置的导热系数，Cp是电池比热容。通过把相关数据带入公式之中，相对容易发现锂电池温升原因，而维修人员就可以根据原因，构建电动汽车电池管理系统维修方案。
2.2电池荷载状况预测模型
SOC即锂电池荷载状态，从SOC中可以了解到，电池剩余电量与电池管理系统的主要参数。在长期电池已经充满电时继续对其进行充电，就容易缩短电池使用时间。为提高电池使用率，防止其性能受到不良影响，就需要可以通过构建电池荷载状况预测模型（SOC），预测电池剩余电量与电池管理系统的主要参数。在参数与正常要求不同的情况之下，就可以判断为电池出现了异常，进而科学地解决这些问题。
电动汽车电池结构包括众多要素，其结构是相对复杂的，正是如此，相关人员应用传统的方法开展电池荷载状况预测活动的过程中容易遇到一些问题。因此，要不断地研究有效地电池荷载状况预测模型构建方法与估算方法，保证电池管理系统相关参数数据预测的精准性。其中，GA-LSSVR算法、放电实验法、内阻法以及神经网络法等属于科学的估算方法，所以，相关人员有必要根据实际情况，选择合适地估算方法。由于GA-LSSVR算法有利于保证锂电池荷载状态估算效果，本次主要对GA-LSSVR算法进行分析介绍。电池的工作电流、温度以及电压是了解锂电池荷载状态的重点，在应用GA-LSSVR算法时，相关人员需要把这些要素所对应的数据输入到预测模型之中，进而得到相应的数据。之后，维修人员则需要构建关于故障问题的解决方案，进而提高故障解决水平。
结束语
综上所述，近年来，我国的环境保护水平不断地提高。所取得环保成就除了与采取大量的环保治理措施具有重要的关系之外，与电动汽车行业的发展同样有关。为推进电动汽车行业发展，增大其市场份额，我国实施了关于电动汽车行业发展倾斜政策。虽然电动汽车行业取得了发展成就，但是尚且存在一些问题影响着其发展步伐。其中，电动汽车电池管理系统相关技术发展水平并不高，容易提高系统故障发生率。因此，相关人员有必要探究电动汽车电池管理系统故障诊断新思路，并注重总结系统故障诊断经验，进而构建完善的系统故障诊断模型，从而科学地推进系统故障诊断工作。
参考文献
[1] 习璐.基于北汽EV160的动力电池管理系统实训台架的研制及课程实践[J].内燃机与配件，2019（08）：228-229.
[2] 徐艳民.电动汽车退役锂离子动力电池故障诊断及梯次利用关键技术研究[D].华南理工大学，2018.
[3] 汪亮.电动汽车锂电池管理系统的故障诊断方法分析[J].汽车实用技术，2018（15）：18-19.
[4] 许建忠.纯电动汽车动力电池管理系统原理及故障诊断[J].汽车与驾驶维修（维修版），2017（S1）：38-44.
课题名称：电动汽车电池管理系统实训台架的改造 课题来源：院级一般项目 项目编号：2018KYC04
作者简介：王平出生年月：1975.02.03：男：汉：陕西·咸阳·兴平：本科：高级讲师：毕业院校：东北大学：毕业专业：机械设计及制造：研究方向：机电一体化：咸阳职业技术学院。
关键词：电池管理系统;电动汽车;故障诊断
引言
伴随着社会经济快速发展，我国环境污染程度逐渐加深。为提高环保水平，保护人类赖以生存的家园，我国构建了生态环保理念，实施了一系列环保政策。当前，各大領域积极地把绿色环保理念融入自身的运营开发工作之中，以此为我国的环保事业贡献一份力量。其中，汽车领域开发了电动汽车，大大提高了社会绿色发展水平。电池管理系统是电动汽车内部的核心构成要素，然而，该系统在运行的过程中容易出现一些故障，影响人们出行。因此，放有必要优化电动汽车电池管理系统故障诊断工作，提高故障诊断效率，保证维修质量。
1电动汽车电池管理系统故障诊断概述
1.1充放电电路故障
若是电动汽车电池管理系统出现充放电短路故障，就会影响电池正常使用时间，不仅如此，严重时容易诱发安全事故。通过实践研究发现，出现充放电电路故障的原因如下，即锂电池充放电过量。电池并非能够长久使用的，而是具有一定使用期限的，在超出电池使用寿命的情况之下，不建议用户继续使用。而电池使用寿命与电池的容量大小具有重要的关系。如果在电池已经充满电时继续对其进行充电，就容易对电池的性能造成伤害。主要表现在，在充电过度时，电池负极表面锂离子被还原成锂金属析出，并形成枝晶，进而提高电池短路发生风险。
1.2电池组故障
锂电池电池不一致。通常情况之下，锂电池组的工作电压是100-500V，单体锂电池的电压是3.7V。在组成锂电池组的电池存在电压、电阻、容量等参数存在不一致时，就容易加大充放电电路故障发生几率。
1.3 BMS故障
BMS系统主要发挥对电动汽车监视和管理作用。在BMS系统出现故障的情况之下，就不能够很好地推进电动汽车管理工作，也不能够很好地解决电动汽车运行出现的问题。单片机是BMS系统的重要组成部分，单片机出现问题是导致BMS系统出现故障的主要原因。由该系统是由多个单片机组成的，相关人员开展故障诊断工作存在一定难度。所以，相关人员需要增强故障的诊断素养，提高展故障诊断工作水平。对于研究人士来讲，其有必要应用科学技术不断地优化BMS系统。
2电动汽车电池管理系统故障诊断模型
2.1锂电池温升影响因素模型
由于温度影响着电动汽车电池管理系统的正常运转，相关人员有必要把温度纳入故障诊断工作之中。一般而言，在50℃条件下，锂电池需要经过141个周期循环才能使SOC浓度降至20%，温度上升至58℃。为提高锂电池温升影响因素探究水平，要构建锂电池温升模型，保证故障诊断效率。电池产生热量主要发生在充电放电的过程中，其中，Qr会伴随Qs副反应热，同时电池内阻产生的焦耳热Qj以及极化反应产生的极化反应热Qp。电池热模型见公式一，q是电池生热速率，ρ是电池密度，λx、λy、λz分别对应该位置的导热系数，Cp是电池比热容。通过把相关数据带入公式之中，相对容易发现锂电池温升原因，而维修人员就可以根据原因，构建电动汽车电池管理系统维修方案。
2.2电池荷载状况预测模型
SOC即锂电池荷载状态，从SOC中可以了解到，电池剩余电量与电池管理系统的主要参数。在长期电池已经充满电时继续对其进行充电，就容易缩短电池使用时间。为提高电池使用率，防止其性能受到不良影响，就需要可以通过构建电池荷载状况预测模型（SOC），预测电池剩余电量与电池管理系统的主要参数。在参数与正常要求不同的情况之下，就可以判断为电池出现了异常，进而科学地解决这些问题。
电动汽车电池结构包括众多要素，其结构是相对复杂的，正是如此，相关人员应用传统的方法开展电池荷载状况预测活动的过程中容易遇到一些问题。因此，要不断地研究有效地电池荷载状况预测模型构建方法与估算方法，保证电池管理系统相关参数数据预测的精准性。其中，GA-LSSVR算法、放电实验法、内阻法以及神经网络法等属于科学的估算方法，所以，相关人员有必要根据实际情况，选择合适地估算方法。由于GA-LSSVR算法有利于保证锂电池荷载状态估算效果，本次主要对GA-LSSVR算法进行分析介绍。电池的工作电流、温度以及电压是了解锂电池荷载状态的重点，在应用GA-LSSVR算法时，相关人员需要把这些要素所对应的数据输入到预测模型之中，进而得到相应的数据。之后，维修人员则需要构建关于故障问题的解决方案，进而提高故障解决水平。
结束语
综上所述，近年来，我国的环境保护水平不断地提高。所取得环保成就除了与采取大量的环保治理措施具有重要的关系之外，与电动汽车行业的发展同样有关。为推进电动汽车行业发展，增大其市场份额，我国实施了关于电动汽车行业发展倾斜政策。虽然电动汽车行业取得了发展成就，但是尚且存在一些问题影响着其发展步伐。其中，电动汽车电池管理系统相关技术发展水平并不高，容易提高系统故障发生率。因此，相关人员有必要探究电动汽车电池管理系统故障诊断新思路，并注重总结系统故障诊断经验，进而构建完善的系统故障诊断模型，从而科学地推进系统故障诊断工作。
参考文献
[1] 习璐.基于北汽EV160的动力电池管理系统实训台架的研制及课程实践[J].内燃机与配件，2019（08）：228-229.
[2] 徐艳民.电动汽车退役锂离子动力电池故障诊断及梯次利用关键技术研究[D].华南理工大学，2018.
[3] 汪亮.电动汽车锂电池管理系统的故障诊断方法分析[J].汽车实用技术，2018（15）：18-19.
[4] 许建忠.纯电动汽车动力电池管理系统原理及故障诊断[J].汽车与驾驶维修（维修版），2017（S1）：38-44.
课题名称：电动汽车电池管理系统实训台架的改造 课题来源：院级一般项目 项目编号：2018KYC04
作者简介：王平出生年月：1975.02.03：男：汉：陕西·咸阳·兴平：本科：高级讲师：毕业院校：东北大学：毕业专业：机械设计及制造：研究方向：机电一体化：咸阳职业技术学院。