【摘要】 本文详解基于电压相关系数的锂电池组短路检测技术，解析该算法在电动汽车BMS系统中的应用优势，包含动态窗口设计、多重故障定位等核心技术，提供实验数据验证及工程实施方案。

一、行业背景与检测需求

随着新能源汽车市场渗透率提升，锂离子电池组安全管控成为行业焦点。据统计，2023年全球电动汽车锂电池装机量突破650GWh，但电池组短路故障导致的车辆事故仍占动力系统故障的23%。传统BMS电池管理系统依赖电压阈值告警，易受电池组内部不一致性影响产生误判。

 

二、基于电压相关性的检测原理

图1 计算每对相邻细胞的相关系数。

 

通过相邻电芯电压序列的皮尔逊相关系数计算（公式1），可消除OCV开路电压差异和电池老化带来的干扰。实验数据显示，当某单体发生50mV以上电压异常时，其相邻两组相关系数会同步下降0.4以上，实现早期故障捕捉。

 

三、在线短路检测算法优势

1.​动态窗口自适应：采用30-50个采样点的移动窗口（0.1秒采样频率），实时更新电压相关性矩阵

2.多重故障识别：通过相关系数下降位置重叠定位故障源，实验室验证可同时识别3个异常电芯

3.抗干扰设计：在静置状态叠加方波信号，避免误触发

图2 仿真中使用的两个电芯的电压响应(无故障信号)。

 

四、实验验证与工程应用

在UDDS城市循环工况测试中（图2），对串联电池组注入100mV故障信号。如图3所示，移动窗口为40个样本时，相关系数在故障发生0.8秒内即出现明显跳变，较传统电压差检测法响应速度提升60%。

图3 演示短路的基本检测原理。

 

五、技术延伸与行业展望

当前方法可检测0.5Ω以上短路电阻，通过窗口参数优化可提升至2Ω检测能力。与基于模型的SOC估算方法相比，本方案计算量降低73%，更适合车载嵌入式系统部署。2024年最新行业测试显示，该方法在-20℃低温环境仍保持92%的检测准确率。

 

参考文献：1.Xia, B.;  Shang, Y.;  Nguyen, T.; Mi, C., A correlation based fault detection method for short circuits in battery packs. J. Power Sources 2017, 337, 1-10.

 

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