在低温、大倍率、过充等特殊工况下锂离子电池析锂,会导致锂离子电池容量、内阻情况恶化,甚至会导致内短路引发热失控,带来安全事故。目前尚缺乏一种行之有效的商用锂离子电池析锂量化方法。本文基于锂离子电池的电化学阻抗谱（Electrochemical impedance spectroscopy,简称EIS）,对商用电池的快速无损析锂量化测量进行研究。搭建锂离子电池EIS时域测量平台,针对特定电池设计实验并进行析锂量化。对EIS实测数据建模并提取高敏感参数,通过BP神经网络算法实现析锂质量估计。拆解获得电池负极,通过极片的扫描电镜（Scanning electron microscope,简称SEM）图像和能谱仪（Energy dispersive spectrometer,简称EDS）中元素含量验证课题方法有效性。具体研究内容如下:首先,为获得锂离子电池EIS数据,设计并搭建基于快速傅里叶变换的EIS时域测量装置。硬件部分主要包括电路设计、板卡配置以及装置外壳设计,上位机部分则主要进行EIS图谱绘制。搭建等效电路实物,对比等效电路的EIS理论计算值与装置实测结果,检验装置准确性。连续多次测量同一等效电路,检验装置可重复性。对多个典型电池进行EIS实测,检验装置的实际应用效果。其次,以日本三洋公司UR14500P钴酸锂电池为实验对象,设计加速析锂实验。进行实验数据预处理以获得容量衰减、EIS有效数据,初步判断实验设计的有效性。从成因角度解耦容量衰减数据,进一步将析锂导致的容量损失转化为析锂质量。建立EIS实测数据的分数阶模型,并设计模型的参数辨识流程。设计模型参数的敏感度计算方法,进而提取EIS模型的高敏感参数。最后,基于高敏感参数和BP神经网络算法估计析锂质量,从绝对误差、相对误差的角度验证算法的有效性。设计实验获得不同析锂程度的验证电池,应用本文方法估计其析锂质量。设计电池拆解及课题验证方案,应用SEM/EDS获得负极扫描图像及元素含量,定性、半定量地验证课题有效性。