本书以新能源汽车动力电池系统为研究对象，聚焦其建模与状态管理的关键技术，结合理论分析、实验验证与工程应用，系统阐述了动力电池的建模方法、状态估计策略及管理优化方案。书中不仅整合了等效电路模型、电化学模型及数据驱动方法的优势，还提出了多模型融合与多传感器协同的创新思路，旨在为动力电池的高效管理提供理论支撑与技术参考。 本书可供从事动力电池研发的工程技术人员阅读，也可供高等院校车辆工程、新能源汽车工程等专业的师生参考。

1 绪论
1.1 新能源汽车发展现状
1.2 车用主流动力电池发展现状
1.3 动力电池管理系统
1.3.1 动力电池荷电状态
1.3.2 动力电池健康状态
1.3.3 动力电池安全预警
1.4 动力电池热管理
2 动力电池建模
2.1 等效电路模型
2.1.1 Thevenin等效模型的构建
2.1.2 等效电路模型的优缺点
2.2 电化学模型
2.2.1 P2D模型建立
2.2.2 SP2D模型建立
2.3 电化学-老化模型
2.3.1 老化机制分析
2.3.2 电化学模型在老化分析中的应用
2.3.3 考虑电池衰退老化的机理模型（ADME）
2.3.4 考虑SEI膜增厚的锂离子电池老化模型建立
2.4 大数据模型介绍
2.5 耦合模型
2.5.1 电化学与热模型的耦合
2.5.2 电化学-老化-热耦合模型的构建与应用
2.6 遗传算法在参数辨识中的应用
2.6.1 编码
2.6.2 适应度函数
2.6.3 选择
2.6.4 交叉
2.6.5 变异
3 动力电池SOC估计
3.1 基于BP神经网络的SOC估计
3.1.1 网络结构设计
3.1.2 数据预处理
3.1.3 实验结果与分析
3.2 改进麻雀算法优化BP神经网络估算SOC
3.2.1 麻雀算法
3.2.2 麻雀算法改进方法
3.2.3 改进麻雀算法优化BP算法
4 动力电池SOH估计
4.1 SOH估计方法分类
4.1.1 基于实验的SOH估计方法
4.1.2 基于模型的SOH估计方法
4.1.3 基于数据驱动的SOH估计方法
4.2 基于LSTM网络的锂离子电池SOH估计
4.2.1 LSTM神经网络
4.2.2 LSTM网络设计
4.2.3 仿真结果及分析
4.3 基于动态工况模拟实验的SOH预测
4.3.1 实验测试平台
4.3.2 实验设计及结果
4.3.3 基于实验数据的SOH预测
4.4 基于实车动力电池的SOH预测
4.4.1 数据集介绍
4.4.2 数据预处理
4.4.3 容量计算与处理
4.4.4 特征提取
4.4.5 基于实车数据的SOH预测
5 动力电池故障诊断
5.1 基于知识的故障诊断方法
5.1.1 专家系统法
5.1.2 模糊逻辑法
5.1.3 故障树分析法
5.1.4 不同方法的特点与应用
5.2 基于模型的故障诊断方法
5.2.1 等效电路模型
5.2.2 电化学模型
5.2.3 模型融合与多模型诊断
5.2.4 不同方法的性能差异
5.3 基于数据驱动的故障诊断方法
5.3.1 信号处理法
5.3.2 统计分析法
5.3.3 机器学习法
5.3.4 基于深度学习的锂电池故障诊断
5.3.5 不同方法的优缺点
6 动力电池热管理
6.1 动力电池热管理的重要性
6.1.1 电池性能与温度的关系
6.1.2 热管理对电池寿命与安全性的影响
6.2 动力电池的热特性
6.2.1 动力电池产热分析
6.2.2 动力电池传热分析
6.2.3 动力电池热失控机制
6.3 动力电池单一散热方式
6.3.1 动力电池风冷散热
6.3.2 动力电池液冷散热
6.3.3 动力电池直冷散热
参考文献