01
课程导论与行业背景
电池安全预警的重要性、行业痛点、课程目标与学习路径。
导论行业
02
锂离子电池热失控机理
SEI膜分解、正极释氧、电解液燃烧、热蔓延过程详解。
机理热失控
03
关键安全参数解析
电压、电流、温度、内阻、SOC、SOH、压差、温差的物理意义与安全边界。
参数边界
04
数据采集与预处理
采样频率选择、噪声滤波（中值/卡尔曼）、异常值剔除、时间戳对齐。
预处理滤波
05
特征工程（上）
时域特征提取（均值、方差、斜率、突变点检测）。
时域特征
06
特征工程（下）
频域特征提取（FFT、小波包能量谱）与特征降维（PCA）。
频域降维
07
基于阈值的传统预警方法
单阈值、多阈值逻辑、查表法、滞回比较器设计。
阈值传统
08
基于统计的异常检测
3-Sigma原则、箱线图、马氏距离、滑动窗口统计。
统计异常
09
基于机器学习的分类器（上）
逻辑回归、支持向量机（SVM）原理与电池数据适配。
SVM逻辑回归
10
基于机器学习的分类器（下）
随机森林、XGBoost、LightGBM模型训练与调参。
集成调参
11
基于深度学习的时序模型
LSTM、GRU、TCN在热失控预测中的应用。
LSTM时序
12
自编码器与无监督学习
利用重构误差检测未知故障模式。
无监督自编码器
13
多模型融合策略
Stacking、Voting、Bagging集成方法提升鲁棒性。
融合集成
14
阈值标定方法论
基于统计分布（正态/威布尔）、基于风险接受准则（ALARP）。
标定ALARP
15
阈值标定实战（一）
电压/压差阈值标定——数据收集、分布拟合、误报率与漏报率平衡。
电压压差
16
阈值标定实战（二）
温度/温差阈值标定——考虑工况、环境温度补偿。
温度补偿
17
阈值标定实战（三）
内阻增长阈值标定——SOH与内阻映射关系建立。
内阻SOH
18
阈值标定实战（四）
SOC与电压异常联合阈值——多维空间决策边界。
SOC联合阈值
19
动态阈值与自适应算法
基于工况、老化程度、环境温度的自适应阈值调整。
自适应动态
20
预警等级划分与决策逻辑
一级预警（提示）、二级预警（警告）、三级预警（强制动作）。
等级决策
21
预警系统实时性优化
边缘计算、模型轻量化（量化/剪枝）、C代码部署。
边缘轻量化
22
功能安全与ISO 26262
ASIL等级确定、安全机制设计、故障注入测试。
功能安全ISO
23
数据驱动与机理模型融合
等效电路模型（ECM）与数据驱动结合的混合预警。
混合ECM
24
云端大数据预警架构
数据上云、云端模型训练、OTA升级、联邦学习。
云端OTA
25
仿真验证与硬件在环测试
Simulink仿真、HIL测试用例设计、故障场景库。
HIL仿真
26
实车数据回灌与算法迭代
路采数据回放、A/B测试、模型版本管理。
回灌迭代
27
行业标准与法规解读
GB 38031、UN 38.3、UL 2580、IEC 62660。
标准法规
28
典型案例复盘
国内外电动汽车起火事故原因分析与预警失败教训。
案例复盘
29
项目实战：从0到1搭建预警系统
需求分析→算法开发→阈值标定→部署测试。
实战全流程
30
课程总结与前沿展望
数字孪生、AI大模型在电池安全中的应用、固态电池预警新挑战。
前沿固态