芝能智芯出品
针对电池的安全检测, 以往是在电池包内布置温度传感器, 进行电压采样以及电流检测, 设定好上下限, 一旦有某个数值超出界限, 系统就会报警或者切断回路, 这种做法可靠, 且易于实现。
它所存在的问题, 非常显著。当某一个数跨越了阈值的时候, 故障常常已经进展到极为严重的那种阶段，这种情况非常要命。
研讨会的材料将故障划分成了两级, 阈值报警多数情况下在二级才会发出声响, 而到了那个时候, 热失控的苗头大概已然难以被压制住了。报警发出声响的时间太晚, 如此一来, 保护也就变成了事后的补救手段。
当然, 现在进行EIS导入, 也是怀揣着提前确认的想法, 去弄清楚此刻电池究竟还剩余多少安全余量, 也就是State of Safety, 即安全状态, 其简称为SoS。
可以把它理解为将其设想成油箱表就特别容易明白, SoC会告知你剩余电量的具体数值, SoH会告诉你老化的程度, SoS会告诉你安全状态程度, 没有某个对应的原始测量值与之对应, 它是把电压、电流、温度、内阻、阻值偏差混合在一起计算出的一个处于0到1范围的实时精度, 1表示非常安全, 0表示已然不安全, 它随着每一次采样进行实时更新, 如同SoC那样始终存在发挥作用, 既负责监测, 又负责管控。
Part 1 失效很少突然到来
讲检测方法之前，电池的四条失效路径。
电气这条，过压欠压、过流；
热这条，热点、热失控；
机械这条，形变、内短路；
退化这条，老化、析锂。
绝大多数严重事件，开头都只是某个可检测的偏差。
重点在于“偏差”这俩字, 偏差才刚出现之际, 距离真正失效是存有一段时间的, 这段时光称作提前量。
传统阈值法浪费了这段提前量，它要等偏差长大到越线才动作。
Sos的思路, 是在这段提前量当中, 把风险计算出来, 把动作做掉。依靠实时电芯诊断, 百分之九十七的单体故障能够提前一个月, 甚至更早识别, 百分之三十八能提前一年。检测要是能把时间点往前推, 维修和防护的从容度会完全不一样。
检测系统不是凭空去定阈值，它背后站着三套要求。
存在一种情况, 是安全运行处于第一层, 它站在用户以及品牌的那一边, 其目标在于于真实使用期间不会出现事故, 它需要对全生命周期的鲁棒性予以管理, 并且还要具备预测能力, 这种能力包括能够早早识别异常情况, 能够进行降额操作, 能够让车辆以跛行的状态返回家中。
第二层为法规, 处于合规这一边, GB 38031、联合国 ECE R100 这些标准所设定的, 是热扩散、电气安全以及机械完整的及格线, 新版 GB 38031 - 2025 和 ECE R100 V5 有更严格的要求, 即在乘员舱里不准有冒烟冒气的情况, 包外五分钟之内不允许起火, 电芯之间不能出现传火现象, GB 版于 2026 年 7 月强制执行, ECE 版在 2027 年 9 月强制实施。
处在系工程的这边, 第三层存在着功能安全, 严格遵循针对由整车危害作安全目标反流的 ISO 26262 来实施 ASIL 等级的合理划分, 于防控方面凭附冗余、监控以及可控性去实现对风险的有力压制。
在这里的这三层当中, 检测策略得找出平衡来。仅仅是满足法规的话, 车子是可以售卖的, 但是呀这品牌可不太一定敢放心大胆拍胸脯保证；要是只是一味追求品牌体验, 那就没办法通过认证。而好的检测, 是这三层一同稳稳地接住才行。
Part 2 材料底层，化学体系定调
检测的对象是电芯，电芯的脾气由化学体系决定。
LFP 磷酸铁锂最稳，热失控最高温大约 146℃；
低镍、中镍 NMC 往上走；
高镍 NMC 失控峰值能到 893℃。
钠电池的热行为与LFP相近, 化学体系会对喷发气体的成分产生影响, 同样进行的热稳定性测试中，LFP放出的氢气体积明显多于低镍、高镍NMC, 氢气具有易燃性, 因此包内气体管理以及泄压通道的设计, 要依据正极材料而定, 不能采用一套方案适用于所有体系。
热失控本身分两个阶段。
阶段和 SEI 膜分解、负极与电解液反应有关，升温慢；
第二阶段和隔膜熔化、内短路有关，升温快。
两个阶段之间的温差和时延，就是检测系统要盯的时间窗口。
老化会致使这个窗口被挤窄, 循环次数上升后, 锂枝晶与不均匀性会出现, 安全裕度会一圈圈地缩小, 老化还会使电芯鼓包, 电芯之间的热阻变小, 一旦有一颗出现热失控, 热量传递得更快且更不好控制。
检测系统, 对电池永远是新的这种情况不能进行假设, 它必须跟着电池老化, 一起重新计算安全边界。
喷发颗粒更为隐蔽, 在出现热失控的状况之时, 至多具备 60% 的单体质量经由导电颗粒的形态喷发而出, 其导电率大概约莫 10 S/m, 然而其中空气所占只是 10 的负九到负十五次方。
这些颗粒能够实现高压与车身地之间的桥接, 拉弧便是如此产生的, 单单去看温度采样这项操作, 根本无法捕捉到这种潜藏的危险, 所以在进行检测时, 务必要增添气体、压力这些全新的维度。
Part 3 从固定阈值到多因子融合
SoS的计算公式不是很复杂, 不过想法十分巧妙, 它将每一个滥用因子都映射为一个子函数f(x), 因子越靠近极限, 子函数就从1朝着0下降。所有子函数相乘在一起, 从而得到总的SoS。
存在这样一个特性, 它属于乘积形式, 即一旦有一个因子快要靠近极限, 那么整条SoS就会被拉扯到0的方向。最终是由最坏的那一项来决定结果的。
这比固定阈值高明在哪？
固定阈值只看单点，超了才报；
监测的是众多信号一同朝着危险区域行进的态势, 速度呐, 信号相互间的运作, 积累下的衰退状况, 传播开来的风险, 全都融入其中了。
相比阈值法，SoS 能多出至少 30 秒的提前量。
于真实场景之中, 这三十秒颇为昂贵。在进行快充之时, 电流会先下降一段, 如果 SoS 仍然下滑, 便再次禁止充电。此步骤是缓坡, 并非悬崖。
SoS 要算得准，先得采得全，传感器架构分三层。
电芯级别的时候, 要关注温度、电压以及压力, 其中温度得盯着分解反应的情况, 电压得盯着电解液击穿以及出现欠压的状况, 压力则是盯着鼓包以及存在机械损伤的情形。包级别的时候, 是关注电流和气体浓度, 电流要防止出现短路发热的问题, 气体要防止出现失效传播的问题。算法级别的时候, 关注的是内阻, 内阻的变化那可是老化以及内部故障的一种表征。
每一类传感器都对应一种预防效果和一种 SoS 响应。
温度异常，对应分解反应，降额加隔离；
电压异常，对应电解液击穿和欠压，降额；
电流异常，对应短路和发热，隔离；
内阻异常，对应老化和内部故障，降额；
压力异常，对应鼓包和机械损伤，降额加隔离；
气体异常，对应失效传播，隔离。
响应分三档：正常运作、降额、隔离。
感器需要通过合理性这一关卡, 在任何一个信号进入SoS之前, 要先与同源或者冗余信号进行比对, 一旦发现矛盾就提前存疑, 不着急采取动作, 这一步能够将虚警拦截在门外, 还能让隔离动作只有在证据确凿的时候才会实施。
信号从采到动，走一条确定的链。
先采电压电流温度内阻，做信号调理，滤波、缩放、去偏；
再算参数数据集；
接着算单体 SoS，取所有单体里最小的当包级 SoS；
然后进状态机，分正常、预警、告警、临界四态；
再出缓解动作，禁充、放电降额、断开接触器；
最后写诊断码，走 CAN 报给整车。
决策周期被控制在 100 毫秒以内, 针对的是整条链。每一环具备可追溯性, 任意一条缓解指令, 都能够反查到最初被采到的那个信号 , 无论什么审计还是认证皆站得住脚。
分级控制，优雅降额
SoS 的好处是能分档。
正常档，裕度接近 1，不干预。
预警档，某个因子在往极限飘，加强观察、轻度降额、留意温度。
告警档，裕度明显收窄，限制充放电、主动热管理、均衡调整。
临界档，快到不安全，隔离保护、准备下电、应急处理。
分档之后，同一状态在不同场景下动作不一样。
还是预警档，行驶中保住可驱动性，只轻度降功率；
快充时先砍电流；
停放时加强记录和温度看护。
这样的情景感知, 依靠BMS以及整车控制器协同来达成, BMS输出单体SoS以及电流限制、均衡热管理, 整车控制器输出功率请求、座舱制冷、驾驶员警示和安全停车。
快充场景里, 协同的价值格外显著, 充电时会进行预警, 先减慢电流保障电池, 不会中断整个补能过程, 真正到了临界状态, 才会停止充电并断开接触器, 相较于一出现异常就拔枪, 这种贴合场景的动作, 用户很难察觉 , 在安全保障工作上却始终处于有效状态。
采用这种方式, 是为了避免因传感器噪声致使状态产生来回跳动的状况, 故而在档位之间增添了滞环死区。当进行升级操作时, 会立即进入更为严格的状态之中；而在进行降级操作时, 需要确认SoS处于更安全的档位里能够稳妥地维持一段时间之后才予以退回。通过这样的方式, 就能实现过渡的平滑性, 不会出现抖动现象。
检测要靠验证，也要上云
计算机内单单运行检测算法是不行的。模型在环以及软件在环要去查看算法与边界, 硬件在环需关注实时决策周期和延迟, 硬件在环故障注入要看传感器合理性, 电池台架要看滥用情况与测量精度, 整车集成要看情景感知动作, 事件后以及梯次利用要看确认。
具体验收指标被量化, 信号链路误差处于标定范围, 多因子融合的 SoS指数误差在容差值以内, 提前量比阈值多出30秒以上, 决策周期小于100毫秒, 误报率是不超过1％, 事件发生后还能够确认电池是否依旧安全, 是否能够进行梯次利用。
云把检测又推了一层。
将与车端相关的模型所算出的常规量来看, 云端运用电化学相结合上机器学习这种方式的模型去运行虚拟传感器, 这可以评估测算出包括离子浓度、SEI生长、电极电位这些车端无法看到的量, 并且同时也能够看出锂损失以及活性材料损失伴随SOH的变化情况。
车端会被OTA定期推送参数更新, 全生命周期内的SoH模型能够将精度做到正负2%以内。
车云协同，检测从单车的当下，拉长到全生命周期的追踪。
无论化学体系发生如何的改变, 无论包体技术进行怎样的改进, 安全都是始终无法回避的、注定包含其中的开发所求目标, 并且, 控制与传感策略, 是使得安全于每一个层级之上均能够产生实际效力的核心关键所在。
小结
原本电池安全检测有着“越线才报警”这般的思路, 现在正转折为“实时算余量”的方式。阈值法并非存在不当之处, 要知道它可是底线所在。真正向前迈进的那关键一步, 呈现着这样一种情况, 那即是将安全转变成一种具备连续可测特性的量, 转变成一种能够可预测品性的量, 转变成一种可以分级响应类别的量。
使电气信号、热信号、机械信号以及退化信号这四类信号融合成为单个裕度, 接下来让该裕度直接去驱动降额以及隔离。究竟是谁能够精准算出这段提前量、早算出这段提前量, 那么谁就在安全此项事情上增添多一层底气。
新国标将底线提升至包外, 五分钟不会起火, 企业所要做的, 并非仅仅是越过这条线, 而是要把这一裕度, 在每一颗电芯上, 都计算得清清楚楚。
参考的资料是, AVL研讨会所用到的, 那一份叫做《Enabling HV Battery Safety Through Advanced Control and Monitoring Technologies》的材料。
原文标题变为: 电池安全检测的思路已然发生改变, 这种改变是从阈值报警转变至实时安全裕度。
