传统化石能源石油、煤炭等的过度使用,导致全球气候变暖,环境遭到破坏。各国都纷纷意识到能源转型的必要性,通过大力开发和利用绿色低碳能源来降低碳排放,我国更是提出了“碳达峰、碳中和”的宏伟战略目标。为促进能源转型,发展环保无污染的电动汽车已成为战略选择。锂离子电池因其具有能量密度高以及使用寿命长等明显优势,成为主流的电动汽车动力电池。然而,在电动汽车高速发展的背后却隐藏着严重的安全隐患。近年来,电动汽车自燃起火事故频发,其事故主因大多与动力电池系统有关,这引起了人们的密切关注,也严重阻碍了电动汽车的进一步发展。事实上,锂离子电池组通常由成千上万节不完全一致的电池单体通过串并联的方式连接而成。由于生产过程中的缺陷,使用过程中的滥用操作以及电池的老化,每个电池单体或相关的组件都有可能出现各种故障,尤其是具有隐蔽性的短路故障和断路故障,这类故障的安全隐患是极大的。如果故障没有及时被诊断并处理,电池的安全性能会明显下降,严重威胁人车安全。同时锂离子电池是具有强非线性和时变性的动态系统,其内部机理极其复杂,易受环境温度变化和电池老化的影响,导致故障诊断难度大且故障诊断精度低。因此,解决锂离子电池故障诊断这一科学难题迫在眉睫。为此,本文展开了如下研究:本文以磷酸铁锂（Li Fe PO4）电池为研究对象,介绍了其基本结构和工作原理,分析了电池常见故障的演化机理及热失控的诱因,并搭建了电池测试平台以及设计了短路故障和断路故障实验方案。通过模拟短路故障和断路故障的发生,获取了锂离子电池在不同试验条件下的特性数据,为后续研究工作的展开奠定了坚实的理论基础,并提供了丰富的数据支撑。针对传统的故障诊断方法难以诊断早期微小故障的问题,以及建立精确可靠的电池模型十分复杂且困难的问题,提出了一种基于稀疏数据观测器的锂离子电池多故障超前诊断方法。首先,通过建立电压序列的低密度模型,并计算串联的锂离子电池组中各电池电压序列的异常程度,检测电池是否存在异常。然后,引入表征锂离子电池组电压序列波动信息的修正系数,进一步区分故障类型,以此实现锂离子电池的早期微小多故障诊断。此外,针对存在电池不一致性的电池组进行故障诊断,验证了该方法的适用性和可靠性。通过注入高斯白噪声的干扰,分析测量噪声对锂离子电池组故障诊断的影响,验证了该方法的鲁棒性。最后,与基于相关系数的故障诊断方法进行比较,验证了该方法在多故障诊断中具有计算成本低、适用性高等优势。针对锂离子电池特性数据具有时序依赖性的问题,提出了一种基于非线性有源自回归（NARX）神经网络的锂离子电池故障预测方法。首先,利用能够有效处理电压序列长期依赖关系的NARX神经网络训练学习不同温度下的锂离子电池特性数据,通过不断地调整参数,建立最佳的NARX电压预测模型,以此实现全气候温度下准确的锂离子电池电压预测。然后,通过在未经训练的电池以及极端温度下的电池上进行验证,结果表明该方法具有出色的预测性能,验证了该方法的全气候适用性、鲁棒性和有效性,并通过与反向传播（BP）神经网络以及长短期记忆（LSTM）神经网络进行对比分析,验证了该方法的优越性和可靠性。最后,在准确的电压预测的基础上,结合基于四分位数盒图的故障诊断策略,对电压异常等级和类型进行划分,进一步识别异常电压,结果表明该方法能够准确诊断出故障并有效实现故障预测与预警。