锂离子电池故障诱发的安全事故严重阻碍了其在交通、储能等领域的大规模应用，而精准有效的故障诊断方法是解决这一问题的关键。然而，不同场景下锂离子电池主要故障模式、数据特点、诊断方法存在较大差异，如何实现锂离子电池故障诊断方法从实验室到实际场景的应用是该研究领域的痛点和难点之一。目前，锂离子电池故障数据来源主要包括：实验室场景、电动汽车场景、储能系统场景及仿真场景。探明四种场景下锂离子电池主要故障模式、诊断方法、数据特点的差异性及现有故障诊断方法的性能和局限性有利于明晰如何解决上述故障诊断领域的痛点和难点。

哈尔滨工业大学（威海）于全庆副教授课题组分别从实验室、电动汽车、储能系统和仿真四个场景对现有的故障诊断方法进行了详细的综述，并从故障诊断方法统一框架的建立、云端大数据融合、实验室先进测量技术的应用三个角度提出了实现锂离子电池故障诊断方法从实验室到实际应用的挑战和展望。研究成果发表于国际交通电动化一区Top期刊eTransportation，并得到eTransportation主编欧阳明高院士和国家杰青李泓研究员的高度评价。

Q Yu, C Wang, J Li, R Xiong, M Pecht. Challenges and Outlook for Lithium-ion Battery Fault Diagnosis Methods from the Laboratory to Real World Applications. eTransportation, 2023, 17, 100254. (IF=13.661)

论文主要依托威海市新能源车辆控制与仿真重点实验室和智能车辆与能源管理实验室（IEL）完成，受到了国家自然科学基金的资助，同时得到了北京理工大学熊瑞教授和美国马里兰大学帕克分校的M. G. Pecht教授的支持。

图1 摘要

图2 锂离子电池机械滥用、电滥用及热滥用条件下实际场景和实验室场景的详细故障诱因

图3 储能系统数据主要类型：电热特性表征、声音信号、气体信号、烟雾信号、图像信号