动力锂离子电池组的实时故障诊断是电池系统正常安全工作的重要保障。由于实际中的电池组是一个混杂系统,可能会碰到多种形式故障耦合的情况,包括连续量故障与离散量故障,如何快速有效的诊断出所有的故障至关重要。本文围绕动力锂离子电池组系统,研究了在混杂系统模式下的综合故障诊断问题,提出了一系列针对不同类型故障的辨识与诊断方法,统一解决连续故障与离散故障问题,并进行了实验验证。首先,分析了动力锂离子电池的基本特性,建立了电池的一阶RC等效电路模型,分析了模型的参数可辨识性。并讨论了一阶RC模型的状态估计与参数辨识方法。其次,提出了一种基于UTSTF算法的时变参数估计与故障诊断方法,并根据该算法设计了电池参数偏差型故障的诊断流程,分析了诊断可靠性。该部分属于连续型故障诊断。在DST工况下进行了电池故障模拟实验,给出了UTSTF算法与UKF算法的对比结果,证实了所提算法对电池参数偏差型故障具有良好的跟踪能力、诊断速度和诊断可靠性。然后,提出了一种基于STF参数分离估计算法结合自适应LM算法的串连电池组不一致性辨识与故障诊断方法。STF算法用于计算“参考单体”的状态与参数估计,通过分析剩余单体与“参考单体”的状态相似性,引入自适应LM算法用于辨识剩余单体的不一致性参数,同时给出不一致性故障诊断方法。该部分属于连续型故障诊断。在DST和FUDS两种工况下进行了电池组不一致性实验,结果表明所提算法在不一致性辨识上具有较好的收敛能力,诊断结果可靠。最后,提出了一种基于混杂诊断器理论的电池组离散故障诊断方法。通过两个电池组继电器故障与传感器故障诊断算例,给出了混杂诊断器模型与诊断流程,搭建了故障在环诊断验证平台。同时加入电池组连续系统的状态参数估计与故障诊断模块,不仅通过实验证实了该算法诊断离散故障的有效性,同时也建立了一种动力锂离子电池组混杂系统综合故障诊断架构。