《動力電池運行安全大數據分析與應用》介紹了新能源汽車發展背景、動力電池及管理系統的應用要求；深入分析了動力電池不一致性表現形式、發展規律及故障模式，闡明了動力電池安全性隨不一致性非線性擴展的劣化趨勢；系統介紹了動力電池溫度、電壓、SOC、SOP、SOE等安全狀態預測和LSTM、GRU、SAM等方法原理與驗證過程；探索并建立了適用于實車動力電池SOH近似衰退模型；詳細分析了動力電池各種故障類型及觸發原因，提出基于信息熵的故障診斷方法；多角度闡述了動力電池安全風險，提出離散小波分解和多尺度熵的熱失控風險預警算法；基于多模型融合理論提出了面向實車動力電池全壽命運行周期的安全控制策略。《新能源汽車動力電池安全管理算法設計》圍繞新能源汽車動力電池安全管理關鍵技術，簡述了動力電池基本參數和測試規程，聚焦于動力電池狀態估計、安全管理防護，以及安全評估相關內容，重點介紹了動力電池荷電狀態估計、數據驅動健康狀態估計、健康狀態和剩余使用壽命聯合估計、故障診斷和安全防護，以及回收利用安全評估等內容。根據作者在本學科中積累的研究基礎，詳細描述了相關研究內容的算法設計、仿真及應用，所提出的建模及狀態估計框架具有技術先進性及行業共性，可拓展應用于便攜式電子設備、微電網、大規模儲能等不同領域，為讀者在動力電池安全管理方面的學習及研究提供參考借鑒。本書適用于新能源汽車及相關行業工程師、技術人員、研究工作者和其他有關人員學習參考，也可作為高等院校新能源汽車動力電池、儲能領域相關專業師生的參考書。《動力電池管理系統核心算法（第2版）》結合作者多年來的研究實踐，闡述了電動汽車動力電池管理系統的特點及其核心算法開發的關鍵技術問題，詳細介紹了動力電池測試、建模、狀態估計、剩余壽命預測、故障診斷、低溫加熱、優化充電、算法開發、評估與測試以及新一代動力電池管理系統，并配有詳細的算法實踐步驟和開發流程，專注于分析當代新能源領域及動力電池發展存在的關鍵問題，從技術先進性和共性基礎理論兩方面幫助讀者掌握新能源汽車動力電池管理系統的核心算法。

熊瑞，北京理工大學教授、博導，IET Fellow，中國電工技術學會理事、儲能系統與裝備專委會主任委員，電動汽車產業技術創新戰略聯盟電池專委會副主任。長期從事電動載運工具與電化學儲能系統研究與人才培養，主持國家自然科學基金、國家重點研發計劃等課題，發表論文150余篇，授權專利45件、軟著9部。擔任《新能源與智能載運》創刊執行主編，創辦儲能系統和電動智能載運(ICEIV) 國際學術會議，并連續4次擔任大會主席。獲教育部自然一等獎，汽車工業技術發明一等獎等多項獎勵。

叢書序序前　言第1 章　概　述1.1 　新能源汽車發展背景／ ００１1.1.1　新能源汽車發展的必要性／ ００１1.1.2　新能源汽車發展現狀／ ００２1.1.3　動力電池系統安全性／ ００３1.1.4　動力電池管理系統／ ００４1.2 　動力電池及管理系統的應用要求／ ００５1.2.1　純電動汽車／ ００５1.2.2　混合動力汽車／ ００８1.2.3　插電式混合動力汽車／ ０１１1.2.4　燃料電池汽車／ ０１３1.3　國內外研究現狀／ ０１４1.3.1　動力電池失效模式及故障機理／ ０１４1.3.2　動力電池安全性與一致性耦合／ ０２４1.3.3　動力電池系統安全狀態預測／ ０２５1.3.4　動力電池故障診斷與風險預警／ ０３１1.3.5　動力電池系統安全控制管理／ ０３４1.4　當前研究存在的問題與不足／ ０３５1.5　本書主要研究內容／ ０３７第2 章　動力電池系統安全性與一致性耦合機制研究2.1　概述／ ０３８2.2 　動力電池系統結構及工作原理／ ０３９2.2.1　動力電池的發展背景／ ０４０2.2.2　動力電池原理與分類／ ０４１2.2.3　磷酸鐵鋰電池／ ０４２2.2.4　三元鋰電池／ ０４３2.3　實車動力電池運行大數據特征分析／ ０４４2.3.1　大數據平臺介紹／ ０４４2.3.2　動力電池系統大數據特征分析／ ０４５2.4　動力電池系統不一致性分析／ ０４７2.4.1　動力電池系統不一致性的表現形式／ ０４７2.4.2　動力電池系統不一致性的發展規律／ ０４９2.5　動力電池系統安全性與一致性的耦合機制／ ０５１2.5.1　動力電池一致性和安全性的耦合關系／ ０５１2.5.2　動力電池系統不一致性的改進措施／ ０５３2.6　動力電池一致性及剩余價值評估技術／ ０５４2.6.1　動力電池梯次應用性能檢測現狀／ ０５４2.6.2　動力電池大數據健康度評估原理／ ０５５2.7　本章小結／ ０５８第3 章　動力電池SOH 估計與預測3.1　概述／ ０５９3.2　動力電池衰退機理及外特性研究／ ０５９3.2.1　動力電池衰退機理／ ０５９3.2.2　動力電池外特性參數及表征方法／ ０６０3.3　SOH 定義／ ０６１3.3.1　SOH 定義／ ０６１3.3.2　SOH 估計與SOH 預測／ ０６１3.4　實車動力電池SOH 估計／ ０６２3.4.1　SOH 特征值提取方法／ ０６２3.4.2　SOH 損耗量提取技術／ ０６３3.4.3　SOH 損耗量估計／ ０６４3.4.4　SOH 估計結果分析／ ０６６3.5　實車動力電池SOH 預測／ ０６９3.5.1　老化特征提取／ ０６９3.5.2　SOH 預測模型／ ０７５3.5.3　使用實車數據的模型驗證／ ０８１3.5.4　SOH 預測結果分析／ ０８３3.6　本章小結／ ０８６第4 章　動力電池安全狀態預測4.1　概述／ ０８７4.2　動力電池SOS 預測／ ０８７4.2.1　溫度預測／ ０８７4.2.2　電壓預測／ ０９９4.2.3　SOC 預測／ １２０4.2.4　SOP 預測／ １３２4.2.5　SOE 預測／ １３５4.3　SOS 聯合估計／ １３７4.3.1　基于LSTM 的多狀態聯合預測模型／ １３７4.3.2　超參數優化及預測結果分析／ １４１4.3.3　結果驗證與分析／ １４７4.4　本章小結／ １５１第5 章　動力電池系統故障診斷研究5.1　概述／ １５３5.2　動力電池系統故障機理及診斷方法／ １５４5.2.1　動力電池系統故障機理分析／ １５４5.2.2　動力電池系統故障診斷方法／ １５６5.3　基于MOSE 的電壓類故障診斷／ １６０5.3.1　MOSE 算法／ １６０5.3.2　診斷策略及效果驗證／ １６１5.4　基于MOSE 的溫度類故障診斷／ １７２5.4.1　動力電池熱管理系統／ １７２5.4.2　診斷策略及效果驗證／ １７３5.5　基于MOSE 關鍵計算因子與診斷效果的研究／ １８２5.6　本章小結／ １８３第6 章　動力電池系統風險預警研究6.1　概述／ １８４6.2　動力電池系統安全風險分析／ １８４6.2.1　動力電池系統失效模式／ １８４6.2.2　動力電池系統安全風險／ １８８6.3　基于MMSE 的動力電池系統安全風險預警／ １８９6.3.1　MMSE 算法／ １８９6.3.2　基于振動掃頻實驗的連接失效預警／ １９２6.3.3　基于實車運行數據的安全風險預警／ １９７6.3.4　基于MMSE 關鍵計算因子與診斷效果的研究／ ２０４6.4 　基于NDWD 的動力電池系統熱失控風險預警／ ２０４6.4.1　時頻轉換算法／ ２０４6.4.2　事故特征描述／ ２０８6.4.3　預警結果分析／ ２１５6.5　本章小結／ ２１８第7 章　動力電池安全控制策略研究7.1 　概述／ ２２０7.2　動力電池安全問題分析／ ２２０7.2.1　動力電池安全問題及解決方案／ ２２０7.2.2　動力電池安全管理方案四維分析／ ２２３7.3 　動力電池系統多故障早期協同預警／ ２２９7.3.1　電壓類故障／ ２２９7.3.2　溫度類故障／ ２３５7.3.3　多故障早期協同診斷策略／ ２３９7.4　動力電池系統安全控制策略／ ２４０7.4.1　多模型融合方法／ ２４０7.4.2　基于多模型融合的安全控制策略／ ２４３7.5　本章小結／ ２４４參考文獻