01
课程导论
SOC估算偏差与内阻突变的关联性，为什么这两个指标是电池故障诊断的核心。
核心概念故障诊断
02
SOC估算基础
安时积分法的原理、误差来源（电流传感器噪声、初始SOC误差）。
安时积分误差分析
03
SOC估算进阶
卡尔曼滤波在SOC估算中的应用，状态方程与观测方程。
卡尔曼滤波状态估计
04
SOC估算偏差分析
偏差的数学定义，偏差随时间累积的数学模型。
数学模型累积误差
05
SOC估算偏差的故障阈值
如何设定合理的偏差报警阈值（基于3σ原则）。
3σ原则阈值设定
06
内阻基础
直流内阻（DCR）与交流内阻（EIS）的定义与测量方法。
DCREIS
07
内阻突变机理
SEI膜破裂、锂枝晶生长、电解液干涸导致的内阻突变。
SEI膜锂枝晶
08
内阻突变检测方法
基于差分电压（DV）曲线的内阻突变识别。
差分电压DV曲线
09
内阻突变与SOC偏差的耦合关系
内阻增大如何导致SOC估算偏大或偏小。
耦合分析偏差机理
10
故障诊断框架
基于多源数据融合的电池故障诊断系统架构。
数据融合系统架构
11
数据预处理
异常值剔除、数据对齐、滑动窗口滤波。
数据清洗滤波
12
特征工程
从电压、电流、温度数据中提取SOC偏差特征与内阻特征。
特征提取多维数据
13
基于规则的诊断方法
阈值逻辑与专家系统在电池故障诊断中的应用。
专家系统阈值逻辑
14
基于机器学习的诊断方法
随机森林与XGBoost在故障分类中的应用。
随机森林XGBoost
15
基于深度学习的诊断方法
LSTM时序网络用于SOC偏差与内阻突变的联合预测。
LSTM时序预测
16
模型训练与验证
数据集划分、交叉验证、混淆矩阵与F1-score。
交叉验证F1-score
17
实时诊断系统设计
边缘计算与云端协同的故障诊断架构。
边缘计算云协同
18
案例1：电动汽车SOC跳变故障
内阻突变导致SOC估算偏差的复现与分析。
实车案例SOC跳变
19
案例2：储能电站内阻一致性恶化
基于内阻突变预警的运维策略。
储能电站一致性
20
案例3：低温环境下SOC估算偏差放大
内阻温度特性的影响及补偿方法。
低温特性温度补偿
21
故障诊断的鲁棒性
应对传感器故障与通信延迟的诊断策略。
鲁棒性容错
22
诊断结果的解释性
SHAP值分析用于解释SOC偏差与内阻突变的贡献度。
SHAP可解释性
23
故障诊断的验证方法
HIL（硬件在环）测试与实车数据回灌验证。
HIL数据回灌
24
标准与法规
ISO 26262功能安全对电池故障诊断的要求。
ISO 26262功能安全
25
诊断系统的性能指标
检测率、误报率、诊断延迟时间。
检测率误报率
26
多电池单体一致性诊断
基于内阻与SOC偏差的电池组均衡性评估。
一致性均衡性
27
故障诊断与电池热管理的联动
内阻突变如何触发热失控预警。
热管理热失控
28
诊断系统的OTA升级
模型更新与阈值自适应调整。
OTA自适应
29
未来趋势
数字孪生与电池故障预测性诊断。
数字孪生预测性诊断
30
课程总结
SOC估算偏差与内阻突变分析的核心要点与工程实践建议。
核心要点工程实践