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随着新能源汽车的快速发展，锂离子电池作为动力电池的核心组成部分，其安全性至关重要。基于此背景，提出了一种基于电热耦合模型的锂离子电池故障诊断技术。将锂离子电池的电学与热学特性相结合，建立电热耦合模型，该模型的电压与表面温度的相对误差均小于 1%，能更精确地描述电池的性能表现。该模型将二阶Thevenin等效电路模型与集总参数热模型相结合，能够动态反映电流、电压对温度的影响，同时也考虑了温度对电气参数的反向影响。通过含有遗忘因子的递推最小二乘法对模型参数进行辨识，并采用自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）进行状态估计，再利用测量值与估计值的差异实现对电池故障的精确诊断。试验表明，该技术能够在不同故障条件下对电池的状态进行监测，通过电压和温度的联合监控，成功实现了故障的识别与诊断。
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