楊夢華

（青島理工大學(xué)機械與汽車工程學(xué)院，青島266520）

0 引言

在低碳化、信息化、智能化的發(fā)展背景下，我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。2020 年10 月，中國汽車工程學(xué)會牽頭編制的《節(jié)能與新能源汽車技術(shù)路線圖2.0》，對未來發(fā)展指明了新的方向[1]。然而，電池問題仍是新能源汽車起火爆炸事故的主要原因，安全技術(shù)矛盾逐漸突出[2]。如何準(zhǔn)確評價動力電池的安全現(xiàn)狀，避免因電池故障導(dǎo)致安全事故發(fā)生，對推動新能源汽車安全具有重要意義。

目前，針對動力電池組故障研究較少，多數(shù)故障診斷方法基于硬件冗余和模型。Gu等[3]基于徑向基函數(shù)（Radial Basis Function,RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計出多種故障診斷系統(tǒng)，Xia 等[4]基于隨機反向搜索（Randomized Backward Search, RBS）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播（Back Propagation,BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計出一種獲得故障診斷結(jié)果的方法，但未形成一套完整的故障診斷技術(shù)，且較少結(jié)合現(xiàn)行國家標(biāo)準(zhǔn)考慮動力電池外的影響因素。

因此，本文結(jié)合國內(nèi)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)對動力電池進(jìn)行可靠性分析，并結(jié)合分析結(jié)果提出針對性措施，對新能源汽車安全可靠發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 新能源汽車典型事故類型分析

隨著新能源汽車保有量的持續(xù)增加，因動力電池模塊導(dǎo)致的事故逐年上升[5]，部分典型事故如表1 所示。

表1 2012—2022年新能源汽車典型事故

從典型事故案例分析得出，電池故障是新能源汽車火災(zāi)事故的主要原因之一。為此，從電池自身及外部件分析其典型故障類型。

1.1 電池自身運行故障

（1）過充故障

在充電過程中，由于充電故障或動力電池管理系統(tǒng)異常，導(dǎo)致部分電池單體處于過充狀態(tài)，內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)累積損耗，電池組熱管理失控，產(chǎn)氣量積聚，進(jìn)而導(dǎo)致事故發(fā)生[6]。

（2）過放故障

當(dāng)動力電池管理系統(tǒng)設(shè)計不合理、使用年限過長、電池組各模塊間電流不均衡的特殊情況下，電池達(dá)到放電截止電壓時未停止放電，且自放電速率持續(xù)增加，容量發(fā)生損耗或出現(xiàn)熱穩(wěn)定失衡狀態(tài)，進(jìn)而影響電池使用耐受性[7]。

（3）內(nèi)短路故障

在電池制造過程中工藝不當(dāng)，電極表面不光滑，導(dǎo)致隔膜刺破；或使用過程中電池受到高溫、沖擊等影響，造成隔膜失效[8]，都會導(dǎo)致動力電池正負(fù)極意外接觸。據(jù)試驗數(shù)據(jù)顯示，高容量電池內(nèi)短路風(fēng)險更高[9]。

（4）外短路故障

當(dāng)動力電池受到碰撞、浸水、泄露情況都會造成外短路現(xiàn)象[10]發(fā)生。由于外短路過程中外部負(fù)載電阻過小，瞬間電流過大，電池單體放熱劇烈，產(chǎn)生的熱量傳播到周圍單體，引發(fā)熱失控現(xiàn)象[11]。

（5）過熱故障

當(dāng)過充、過放、短路、冷卻系統(tǒng)失常故障發(fā)生時，電池會出現(xiàn)溫度異常，阻抗增加，循環(huán)壽命減少，溫度持續(xù)升高會增加熱失控風(fēng)險[12]，甚至發(fā)生燃燒爆炸事故。

（6）熱失控故障

動力電池長期使用造成老化及突發(fā)事件可能會造成熱失控事故發(fā)生。熱失控誘因主要包括機械濫用、電濫用、熱濫用3 種[13]。熱失控狀態(tài)下，動力電池內(nèi)部副反應(yīng)持續(xù)發(fā)生，釋放大量熱和氣體，同時形成鏈?zhǔn)椒磻?yīng)影響整車安全性能。

1.2 電池外部器件故障

（1）傳感器故障

依靠靈敏的傳感器可采集到可靠的電流、電壓、溫度數(shù)據(jù)，其中電流傳感器故障會直接影響SOC 和多狀態(tài)估計的準(zhǔn)確性[14]，溫度和電壓傳感器故障會導(dǎo)致熱管理失控或均衡誤差。

（2）電池連接件故障

隨著車輛駕駛使用和外界工況復(fù)雜變化，電池端子之間的連接可能會松動或被腐蝕，進(jìn)而導(dǎo)致連接故障。當(dāng)電池間出現(xiàn)虛接情況，電池輸出功率會出現(xiàn)不足，電阻增加并導(dǎo)致焦耳熱失控，進(jìn)而造成安全事故。

（3）冷卻系統(tǒng)故障

動力電池通過冷卻系統(tǒng)及時散出電池反應(yīng)產(chǎn)生的熱量，如果冷卻系統(tǒng)故障，無法及時將電池內(nèi)部產(chǎn)熱散出，導(dǎo)致電池?zé)o法在正常溫度范圍內(nèi)運行，當(dāng)電池單體溫度達(dá)到危險臨界點時，會引發(fā)副反應(yīng)連鎖進(jìn)行，導(dǎo)致熱失控，進(jìn)而引發(fā)燃燒爆炸事故。

2 動力電池故障原因分析與快速分析技術(shù)建模

2.1 動力電池故障成因分析

結(jié)合現(xiàn)行國家標(biāo)準(zhǔn)，總結(jié)動力電池故障原因技術(shù)（Fast Technology for Analysis,FTA）分析可能導(dǎo)致動力電池故障的主要原因，本文依據(jù)的具體標(biāo)準(zhǔn)如下，具體事故原因如表2所示。

表2 動力電池故障原因分析

（1）《鋰電池組危險貨物危險特性檢驗安全規(guī)范》GB 19521.11—2005[15]；

（2）《原電池 第4 部分：鋰電池的安全要求》GB 8897.4—2008[16]；

（3）《電動汽車用動力蓄電池循環(huán)壽命要求及及試驗方法》GB/T 31484—2015[17]；

（4）《電動汽車用動力蓄電池電性能要求及試驗方法》GB/T 31486—2015[18]；

（5）《電動汽車用動力蓄電池產(chǎn)品規(guī)格尺寸》GB/T 34013—2017[19]；

（6）《鋰離子電池生產(chǎn)設(shè)備通用技術(shù)要求》GB/T 38331—2019[20]；

（7）《電動汽車災(zāi)害事故應(yīng)急救援指南》GB/T 38283—2019[21]；

（8）《城市公共設(shè)施電動汽車充換電設(shè)施運營管理服務(wù)規(guī)范》GB/T 37293—2019[22]；

（9）《城市公共設(shè)施電動汽車充換電設(shè)施安全技術(shù)防范系統(tǒng)要求》GB/T 37295—2019[23]；

（10）《電動汽車安全要求》GB 18384—2020[24]；

（11）《燃料電池電動汽車 安全要求》GB/T 24549—2020[25]；

（12）《電動汽車用電池管理系統(tǒng)功能安全要求及試驗方法》GB/T 39086—2020[26]；

（13）《電動汽車用動力蓄電池安全要求》GB 38031—2020[27]；

（14）《原電池第1部分：總則》GB/T 8897.1—2021[28]；

（15）《電動汽車用電池管理系統(tǒng)技術(shù)條件》GB/T 38661—2020[29]；

（16）《電力變壓器冷卻系統(tǒng)PLC 控制裝置技術(shù)要求》GB/T 37761—2019[30]。

2.2 動力電池故障樹構(gòu)建

故障樹分析[31]是對系統(tǒng)進(jìn)行可靠性分析的主要方法之一。結(jié)合上述動力電池主要故障及其原因構(gòu)建動力電池故障樹，具體如圖1所示。

圖1 動力電池故障樹

3 動力電池故障層次分析模型構(gòu)建與分析

3.1 動力電池故障層次分析模型構(gòu)建

運用層次分析法（Analystic Hierarchy Process,AHP）結(jié)合故障分析原因，以動力電池故障為目標(biāo)層，將下層故障作為準(zhǔn)則層，細(xì)化原因作為方案層，構(gòu)建動力電池故障層次分析模型，具體模型如圖2所示。

圖2 動力電池故障層次分析模型

3.2 動力電池故障評估指標(biāo)權(quán)重計算

在層次分析模型的基礎(chǔ)上，運用兩兩比較的方法，構(gòu)造判斷矩陣，收集專家打分結(jié)果，對指標(biāo)進(jìn)行矩陣構(gòu)造和量化處理，其中，wi表示所求故障的權(quán)重值；λmax表示故障判斷矩陣的最大特征值。以專家1 打分結(jié)果為例進(jìn)行分析，詳見表3。

表3 動力電池故障判斷矩陣

通過對動力電池故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，內(nèi)短路故障所占權(quán)重最大，達(dá)0.338 1，超過全部故障的33%；外短路故障所占權(quán)重次之，達(dá)0.287 0，近33%；過充事故所占權(quán)重次之，達(dá)0.134 6；其余5 種故障所占權(quán)重之和達(dá)0.240 3。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，所占權(quán)重最高內(nèi)短路故障、外短路故障、過充故障3類故障屬于熱失控故障，因此預(yù)防動力電池故障關(guān)鍵在于防止動力電池?zé)崾Э氐陌l(fā)生。

通過對內(nèi)短路故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，擠壓所占權(quán)重最大，達(dá)0.316 3，近全部故障的33%；振動沖擊所占權(quán)重次之，達(dá)0.224 7，近25%；熱沖擊所占權(quán)重次之，達(dá)0.167 8；其余6 種故障所占權(quán)重之和達(dá)0.291 1。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，所占權(quán)重最高的擠壓、振動沖擊、熱沖擊3類故障屬于特殊事件，因此預(yù)防內(nèi)短路故障關(guān)鍵在于防止特殊事件的發(fā)生，詳見表4。

表4 內(nèi)短路故障判斷矩陣

通過對外短路故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，撞擊或碰撞所占權(quán)重最大，達(dá)0.652 7，近全部故障的66%；浸水所占權(quán)重次之，達(dá)0.285 1，近33%；外部短路保護(hù)失效所占權(quán)重次之，達(dá)0.062 3。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，預(yù)防外短路故障關(guān)鍵在于防止撞擊事故的發(fā)生，詳見表5。

表5 外短路故障判斷矩陣

通過對過放故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，人員放電操作失誤所占權(quán)重最大，達(dá)0.498 8，約占全部故障的50%；過流放電保護(hù)失效所占權(quán)重次之，達(dá)0.203 4，近25%；放電電流與電壓管理失效所占權(quán)重次之，達(dá)0.126 6；低電量提示失效所占權(quán)重達(dá)0.044 6。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，預(yù)防過放故障關(guān)鍵在于加強駕駛員及工作技術(shù)人員的充電操作技術(shù)，詳見表6。

表6 過放故障判斷矩陣

通過對連接故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，人員操作異常所占權(quán)重最大，達(dá)0.431 0，約占全部故障的50%；充換電設(shè)備設(shè)施異常所占權(quán)重次之，達(dá)0.323 5，約占33%；其余2 種故障所占權(quán)重之和達(dá)0.245 6。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，預(yù)防連接故障關(guān)鍵在于加強工作技術(shù)人員的連接操作技術(shù)，詳見表7。

表7 連接故障判斷矩陣

通過對冷卻系統(tǒng)故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，碰撞等導(dǎo)致機械性能異常所占權(quán)重最大，達(dá)0.543 6，超過全部故障的50%；監(jiān)控或告警系統(tǒng)異常所占權(quán)重次之，達(dá)0.184 6，約占20%；其余3 種故障所占權(quán)重之和達(dá)0.271 9。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，預(yù)防冷卻系統(tǒng)故障關(guān)鍵在于防止碰撞事故發(fā)生，詳見表8。

表8 冷卻系統(tǒng)故障判斷矩陣

通過對消防故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，應(yīng)急措施采取不當(dāng)所占權(quán)重最大，達(dá)0.511 5，超過全部故障的50%；人員安全及消防意識不到位所占權(quán)重次之，達(dá)0.229 9，約占25%；其余3 種故障所占權(quán)重之和達(dá)0.258 6。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，預(yù)防消防故障關(guān)鍵在于加強應(yīng)急管理培訓(xùn)，減少應(yīng)急措施采取不當(dāng)?shù)那闆r，詳見表9。

表9 消防故障判斷矩陣

通過對過充故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，人員充電作業(yè)操作不當(dāng)所占權(quán)重最大，達(dá)0.354 8，超過全部故障的33%；過充電保護(hù)失效所占權(quán)重次之，達(dá)0.322 5，約占33%；其余3 種故障所占權(quán)重之和達(dá)0.322 7。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，預(yù)防過充故障關(guān)鍵在于加強工作技術(shù)人員的充電操作技術(shù)，詳見表10。

表10 過充故障判斷矩陣

通過對過熱故障判斷矩陣計算分析發(fā)現(xiàn)，熱濫用所占權(quán)重最大，達(dá)0.471 1，約占全部故障的50%；過熱防護(hù)失效所占權(quán)重次之，達(dá)0.224 6，約占33%；其余3種故障所占權(quán)重之和達(dá)0.304 3。結(jié)合動力電池故障樹分析可知，預(yù)防過熱故障關(guān)鍵在于防止熱濫用現(xiàn)象的發(fā)生，詳見表11。

表11 過熱故障判斷矩陣

4 動力電池可靠性優(yōu)化建議

綜合分析計算5 位專家提交的判斷矩陣，取各指標(biāo)平均值作為最終權(quán)重，并進(jìn)行歸一化處理。通過對權(quán)重更進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，影響動力電池故障基礎(chǔ)原因可從“人”、“機”、“環(huán)”、“管”4 方面進(jìn)一步歸納。綜合5 位專家打分結(jié)果，最終確定指標(biāo)權(quán)重如表12所示。

表12 動力電池故障指標(biāo)權(quán)重

從影響動力電池故障因素分析，機器因素所占權(quán)重高達(dá)0.846 5，超過整體的80%；人為因素所占權(quán)重次之，達(dá)0.081 0。因此要預(yù)防動力電池故障要盡量防止機器本身出現(xiàn)故障，避免碰撞、擠壓、浸水等特殊事件的發(fā)生，提高故障保護(hù)性能。

5 結(jié)束語

本文基于FTA 和AHP 對動力電池故障進(jìn)行深入分析，主要結(jié)論如下：

（1）結(jié)合2012—2022 年典型新能源汽車事故，概況動力電池主要故障類型，利用16 項國內(nèi)外現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)，深入分析導(dǎo)致故障的主要成因，構(gòu)建動力電池故障樹模型，為動力電池安全研究提供理論依據(jù)。

（2）構(gòu)建動力電池故障層次分析模型，收集專家打分?jǐn)?shù)據(jù)，計算各指標(biāo)權(quán)重，明確各故障最危險影響因素，定位內(nèi)短路故障、外短路故障、過充故障為動力電池安全最薄弱環(huán)節(jié)。

（3）基于FTA 和AHP 可靠性分析結(jié)果，從“人”、“機”、“環(huán)”、“管”4方面提出提高動力電池可靠性的關(guān)鍵在于提高機器本身安全性能。