在全球能源短缺和环境问题日趋严重的背景下,新能源汽车技术成为当前的研究热点,并且在国家强有力的政策支持下得到了快速发展。随着新能源汽车技术的不断发展,电动汽车和车用动力电池相关技术也日渐成熟,使得电动汽车的产量和销量不断上升。但是近年来频发的电动汽车起火自燃事故让更多研究者将目光投向电动汽车安全问题,而大多数电动汽车安全问题与动力电池系统直接相关。本文基于电动车辆的实际运行数据,针对锂离子电池系统故障诊断主要开展以下几个方面的研究:(1)针对本文所要用的车辆运行数据进行预处理,剔除数据中的空值和零值,提取车辆充电段数据用以电池诊断。运用故障树分析方法对电池系统的故障进行深入分析,重点分析了电池本体故障类型及原因和电池管理系统故障及原因,结合故障树分析结果对电池系统的故障类型做了初步诊断,从而避免了由系统故障造成单体电池异常的误判。(2)构建能够表征电池特性变化的特征参数,分析了电池特征参数的演变规律,构建的特征参数包括电压变化率、电压偏离度、电压极差等电压特征参数和温度变化率、温度最大值、极差等温度特征参数。分析了特征参数随运行时间的变化特性,将所有车辆的特征参数变化情况进行统计分析,提出了车辆安全运行时各个特征参数的安全阈值范围,为异常单体电池的故障模式识别提供依据。(3)采用离群点检测算法对单体电池一致性进行评估。选取基于距离的离群点检测和基于密度的离群点检测两类方法,计算单体充电电压曲线间的欧氏距离和单体电池的局部离群因子(LOF),通过设置合适的阈值来判断异常单体,结果表明两种方法均可以检测出电池组内存在不一致性的电池单体,并对异常单体的故障模式进行了识别。结果表明,单体异常的主要可能原因为单体欠压、SOC偏低和内部短路。(4)为了实现电动汽车电池系统故障诊断的工程化应用,利用Python语言和Py Qt5库设计了GUI界面,开发了锂离子电池系统故障诊断软件。通过输入测试数据进行验证,该软件能够良好运行。