锂离子电池使用过程中不可避免的老化和性能衰减严重威胁了电动汽车对动力电池系统的长寿命以及高可靠性要求,电池老化和寿命问题已成为制约电动汽车大规模发展的瓶颈之一。明晰电池在各种使用条件下的老化机理,研究电池老化与健康状态诊断方法以及电池寿命评估方法,对实现动力电池系统的耐久性管理具有重要意义。影响电池老化的因素繁多且相互耦合,电池内部的老化状态难以直接测量,这无疑给研究电池老化和寿命问题带来了极大挑战。本文以三元电池为研究对象,对不同厂家的四款电池进行了各种条件下的循环老化试验,在积累的大量电池衰退数据的基础上,围绕电池实车运行时老化导致的耐久性管理难题,对动力锂离子电池的老化模式分析、寿命快速评估、健康状态诊断以及老化机理建模等几方面内容进行了深入的研究,主要研究内容如下:(1)基于容量增量分析法和正负电极相变特性,确立电池容量增量曲线下包络的各部分区域与正负电极各相变阶段的对应关系,解耦正极和负极活性材料损失对容量增量曲线随老化演变的影响机制,继而从曲线上提取了可以反映电池内部各种老化模式的特征参数集,建立电池健康状态多指标表征参数体系,丰富了健康状态表征的内涵,为电池老化模式识别奠定理论基础。通过分析提取的特征参数随电池老化的演变特性,明晰了充电倍率、充电截止电压和循环SOC区间对电池老化的作用机制。在临界值以下充电倍率主要影响电极活性材料损失而充电截止电压主要影响锂离子损失,20%循环SOC深度下电池老化的主因是锂离子损失,而100%深度下同时出现了较多的锂离子损失和正极活性材料损失。(2)针对电池寿命快速评估问题,首先,辨识电池全SOC区间循环和多个分SOC区间循环时衰减的等效关系,发现分区间循环时反映锂离子损失的健康状态表征参数衰减量具有可叠加性。其次,分析健康状态表征参数与电池容量的相关性,建立了容量的多元线性回归模型。最后,提出了一种基于等分SOC区间循环测试的电池寿命快速评估方法,寿命估计误差仅为3%,但所用循环时间仅为常规方法的1/5。考虑到容量回归模型对不同SOC区间循环老化较差的适应性会降低该方法在实际使用时的精度,而其对不同倍率循环老化具有较强适应性,对所提方法进行改进,提出了等分SOC区间循环寿命测试和提高充放电倍率的加速寿命测试相融合的电池寿命快速评估方法,可以有效缩小寿命评估误差。(3)为分析三元电池容量“跳水”机制,提出一种电池老化模式无损定量诊断方法。首先,分别建立正负电极开路电压(OCV)数学模型,并在此基础上建立新电池正负电极在全新电池SOC尺度上的匹配关系模型以及该匹配关系随各种老化模式的演变模型,从而在全新电池SOC尺度上分别构造新电池和老化电池的OCV-SOC曲线。最后,以实测和构造曲线之间的误差最小为目标,辨识正负极活性材料损失和可用锂离子损失,定量诊断电池老化模式。通过分析老化模式演变趋势在容量“跳水”前后的差异性,获得了两种“跳水”机制。基于电池健康状态多指标表征参数体系和两种“跳水”机制下电池衰退共性,提出了具有广泛适应性的容量“跳水”表征方法,实现了“跳水”电池的在线识别。(4)以锂离子电池P2D电化学模型为基础,对诱发锂离子损失和电极活性材料损失的几种主导机制进行建模,包括已有SEI膜增厚、材料颗粒和SEI膜断裂、负极析锂等,并把所建老化机理模型与P2D模型融合,从而得到计及老化效应的电池物理-化学模型,为电池的耐久性管理奠定理论基础。针对模型中参数繁多且相互耦合而导致的参数辨识难题,对待辨识参数进行分类,并根据各类参数对应电化学过程在特定激励下的响应特性,分别设计各类参数的辨识方法,实现了模型参数的解耦辨识。(5)针对电池老化状态在线诊断问题,利用扩展卡尔曼滤波算法从电池动态工况放电数据中辨识其OCV随累计放电容量的演变曲线,从拟合该曲线出发,验证提出的电池老化诊断方法在实车动态工况放电下应用的有效性,在线诊断电池老化模式,估计其最大可用容量,并实现电池OCV-SOC曲线随老化的定期更新。