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（1）改进变遗忘因子递推最小二乘的参数辨识优化
锂离子电池的等效电路模型参数会随着电池的荷电状态、温度、老化程度等因素发生显著变化，准确的在线参数辨识是实现电池状态估计和故障诊断的基础。递推最小二乘法因其计算效率高、易于实时实现而被广泛应用于电池参数辨识，但标准递推最小二乘法对所有历史数据赋予相同权重，难以快速跟踪参数的时变特性。变遗忘因子递推最小二乘法通过引入遗忘因子机制，对较新的数据赋予更高权重，使算法具备了参数跟踪能力。然而传统变遗忘因子方法通常仅根据当前时刻的预测误差来调整遗忘因子大小，这种单点决策机制容易受到测量噪声和偶然扰动的影响，导致遗忘因子在最优值附近剧烈波动，进而引起参数估计的不稳定。本研究提出的改进方法在遗忘因子调整策略中引入了时间窗口内的误差统计特性，通过计算一段时间内预测误差的均值和方差，综合评估当前参数估计的准确性和稳定性。当误差统计量表明参数发生了持续性变化而非随机波动时，算法减小遗忘因子以加快参数跟踪速度；当误差处于稳定的低水平时，算法增大遗忘因子以提高参数估计的平滑性和抗噪能力。这种基于误差趋势而非瞬时值的调整机制，有效平衡了参数跟踪的快速性和估计结果的稳定性。通过在不同工况下的对比实验，改进算法辨识得到的电池模型参数曲线更加平滑连续，参数估计的均方根误差和最大偏差均显著小于传统方法，模型的电压预测精度得到明显提升。准确的参数辨识为后续的内短路故障检测提供了可靠的模型基础，使得基于模型的故障特征提取更加精确。
（2）基于递归图谱和轻量级神经网络的故障识别
内短路故障会在电池内部形成额外的放电回路，导致电池端电压呈现出异常的下降趋势和波动模式，但这种异常特征在早期阶段往往被正常的电压变化所掩盖，难以通过简单的阈值判断或统计分析识别。本研究提出的方法首先采用逐次变分模态分解算法对电池电压信号进行多尺度分解，该算法通过迭代优化将复杂的电压信号分解为若干个具有不同中心频率和带宽的本征模态分量。不同模态分量分别反映了电压信号在不同时间尺度上的变化特性，低频分量对应于电池荷电状态变化引起的缓慢电压下降，高频分量则包含了内短路故障引起的快速波动和瞬态特征。相比传统的经验模态分解方法，变分模态分解具有更坚实的数学理论基础和更好的模态分离效果，能够有效避免模态混叠问题。在获得各模态分量后，对每个分量构造递归图谱，递归图谱是一种非线性时间序列分析工具，通过在相空间中计算轨迹的递归特性，将一维时间序列转换为二维纹理图像。正常电池和内短路故障电池的电压信号在相空间中呈现出不同的动力学行为模式，这些差异在递归图谱中表现为纹理结构、对角线分布、白色区域占比等视觉特征的显著不同。将各模态分量的递归图谱作为多通道图像输入到MobileNetV3神经网络进行特征学习和分类识别。MobileNetV3是一种专为移动和嵌入式设备设计的轻量级卷积神经网络，通过深度可分离卷积、线性瓶颈层、注意力机制等技术，在保持较高识别精度的同时大幅降低了模型参数量和计算复杂度。网络通过多层卷积和池化操作自动提取递归图谱中的判别性特征，无需人工设计特征提取规则，实现了端到端的故障识别。实验结果表明，该方法对不同严重程度的内短路故障均具有较高的识别准确率，且计算效率满足车载实时诊断的要求。
（3）基于荷电状态差异的早期故障检测与阻值估计
内短路故障的另一个重要电特性表现是电池荷电状态的异常下降，由于内短路提供了额外的放电通道，故障电池的实际可用容量和荷电状态会快于正常电池衰减。相比端电压特征，荷电状态差异在故障早期阶段更加明显，因为荷电状态是对电池容量变化的累积反映，具有更好的故障指示性。本研究提出的方法首先利用改进的变遗忘因子递推最小二乘算法实时辨识电池模型参数，然后将辨识得到的参数输入到自适应扩展卡尔曼滤波算法中进行荷电状态估计。扩展卡尔曼滤波通过线性化非线性系统模型，采用预测-校正的递推框架融合模型预测和测量信息，能够在存在过程噪声和测量噪声的情况下获得荷电状态的最优估计。自适应机制根据新息序列的统计特性动态调整过程噪声和测量噪声的协方差矩阵，提高了算法对模型误差和异常测量的鲁棒性。在电池组中，分别估计每个单体电池的荷电状态，并计算所有正常电池荷电状态的均值作为参考基准。通过比较单体电池荷电状态与正常均值之间的差值，并与动态设定的阈值进行比较，可以识别出存在内短路故障的电池单体。动态阈值根据电池组的工作电流、温度等因素进行调整，避免了固定阈值在不同工况下的适应性问题。
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