电池在使用过程中,特别是在滥用条件下,其电、热和电池表面的形貌经常发生耦合变化。分析多物理场参数之间的耦合关系是电池物理结构优化、故障机理分析和故障预测方法设计的基础。然而,目前用于电池的多物理数据采集和分析系统很少。在此背景下,本文提出了一种基于数据融合模型的电池多物理场测量系统。该测量系统由三维扫描仪、红外热像仪和集成的电池充电器和放电器组成。为了准确获取电池表面形貌与电池表面温度之间的关系,提出了一种数据融合模型,并在此基础上提出了一种数据融合模型参数辨识的联合标定方法。为了验证测量系统的稳定性和准确性,本文设计了不确定度评估实验和匹配误差验证实验。结果表明,该多物理测量系统能够实现0.19 mm的位置匹配偏差且满足不确定度要求。通过和其他研究中的测量系统进行性能比对,验证了本文提出的系统具有较高的分辨率、较高的数据采集速度和数据分析能力。通过设计1 C速率充放电实验、高速率充放电实验和电池过充滥用实验验证多物理测量系统和数据融合模型的功能。为电池热失控机理分析和电池故障诊断方法设计提供了关键工具。为了验证本系统在电池局部多物理场参数分析的优势,设计了独立的1C速率电池过充滥用实验。结果表明,系统能够准确捕捉到电池局部温度和形貌的变化趋势不一致的情况。结合电池过充副反应机理,变化趋势不一致的首次出现可以作为电池最大过充程度的指示工具。为了检测和区分不同的故障模式,结合了电池内部的化学机理和外部的电气参数,安排了一系列的故障实验,包括在电池使用过程中经常发生的过充、过放电和低温操作。通过基于递归最小二乘的参数辨识方法提取了电池正负极参数,如电池欧姆内阻,极化内阻。通过增量容量分析法提取了电池电压平台的变化特征。提出的基于电气参数表征故障模式的诊断方法不仅能指示故障的发生,而且能详细描述故障的症状和内在机理的意义。