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　　电池管理系统里面的故障诊断策略开发主要包 括3 个方面的内容: 故障检测、故障数据管理和诊断服务接口。

　　1） 故障检测：这里首先需要对所诊断对象的电池系统内的各个部件，根据每个部件的失效模式分析，设计对发生故障的软硬件检测设计功能，确保这些故障被识别和判断出来。

　　2） 故障数据管理：是根据故障检测的结果，来进行诊断和根据当时的情况来进行处理的，这里主要是根据合理的步骤，把故障带来的影响尽可能找到合适的处理措施。

　　3） 诊断服务接口：这个是比较程式化的内容，电源车主要根据标准所定义的电控单元与外部诊断设备通讯的底层驱动以及协议

　　整个的处理结果，如之前很早提及的LEAF的诊断表格一样。首先进行电池系统故障检测、电池状态数据的读取及电池系统关键控制变量的控制; 然后通过处理实现电池系统故障码( DTC) 的存储和管理; 电池系统故障灯的管理

　　阻值范围确认：这里需要来确定电阻值是否符合通常的范围要求（在一定的范围内）

　　通过工作条件和周边的传感器来判断温度的合理性。从FTA可以导出整个问题的来龙去脉，给每个问题的根源来整理一个嵌套的分支，这里我们可以帮我们定位问题的真正原因。涉及的因素主要包括：

　　在这个故障里面，一般需要判断出电芯的温度高于一定的数值，并持续一段时间。

　　设置和恢复阈值：在温度，特别是过温保护，其实直接与电芯的寿命还有其他特性有关系。我们现在做的，一般是50°起步，从这个数据开始往上抬处理等级。而往下一般是用5°-10°来做恢复数值。

　　时间窗口：这个数据，一般是根据时间来定义的，需要根据加速的时间来定义，我们一般会考虑使用5秒、10秒的窗口区间来过滤一些，并且采取计数器来过滤偶然的跳动。

　　平均温度上升速率：在这个里面，如果触达条件，我们一般会在处理中记录一个温度上升的速率，主要的问题是防范电池出现重大的安全隐患还是使用的边界，前者一般是以热失控的形式出现的，后者一般是与功率输出有关系，是电池的温度的边界和工况有些重合了。后者我们可以以日产新一代的LEAF的快充门来举例：

　　日产的2018年的40Kwh LEAF进行现身说法。这车现在在英国经历了一次快充问题的公关危机。 Jonathan Porterfield在英国与朋友一起跑450英里，选用了28Kwh的Hyundai Ioniq、30Kwh的Nissan LEAF和40Kwh的款的日产2018年LEAF，电源车结果跑下来由于快充的问题，这个40Kwh空有续航的优势，在连续跑长途和快充的条件下，电源车在两次快充之后进入了高温保护的模式，在高温时间段进行了功率限制。

　　LEAF的电池系统读取的数据如下图所示：由于用户的使用叠加使用的工况，在缺乏热管理的手段，或者热管理系统出现局部的问题，使得无法保证的时候，系统根据实际的运行情况，需要对以上的数据标定。这个数据是日产给出的仪表盘现实的数据和自己的通信协议的控制数据。

　　一般来说，我倾向于使用线°这两个数据来限制电池的进一步使用。当然前者是进行功率限制，后者就得进入一个较大幅度的限制功率状态。

　　测试1过程：这里一共进行了3次驾驶2次充电，在环境温度为12度的时候，电池温度在充电后达到了48.9度，日产的工程师在这里进行了功率限制

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