【摘 要】
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拥有高能量密度、低自放电率和长寿命的锂离子电池是电动车辆的主要储能单元，其性能直接影响了车辆的动力性和安全性。然而，锂离子电池是复杂的电化学系统，其内部状态具有时变性和不可观测性。此外，电池在使用过程中性能将不断衰减，将给车辆的安全性带来隐患。为保证电池在车用工况下的高效、安全和可靠运行，需要对电池实施有效管理。电池模型是管理算法的理论基础，参数辨识是模型应用的前提，而寿命预测是保证电池安全的关键
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51875054）；
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拥有高能量密度、低自放电率和长寿命的锂离子电池是电动车辆的主要储能单元，其性能直接影响了车辆的动力性和安全性。然而，锂离子电池是复杂的电化学系统，其内部状态具有时变性和不可观测性。此外，电池在使用过程中性能将不断衰减，将给车辆的安全性带来隐患。为保证电池在车用工况下的高效、安全和可靠运行，需要对电池实施有效管理。电池模型是管理算法的理论基础，参数辨识是模型应用的前提，而寿命预测是保证电池安全的关键技术。针对上述实际应用需求，综述了锂离子电池高精度电化学-热耦合机理建模、模型参数辨识和寿命预测的最新研究进展。重点关注宏观电化学模型中模型重构和模型简化两种模型降阶方法，对比分析参数辨识中实验测量和非拆解式辨识方法的特点，全面总结寿命预测中基于模型、基于数据驱动和融合式算法的算法架构。在此基础上，总结现有研究的不足并对未来研究方向提出展望。
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