发展新能源电动汽车是改善能源问题和解决环境危机的关键途径之一,现已成为国际共识和国家战略。随着新一轮科技革命和产业变革的兴起,新能源汽车产业正进入加速发展阶段,这将有助于各国经济增长,减少温室气体排放,改善全球生态环境。锂离子电池（LIBs,lithium-ion batteries）是新能源汽车的心脏,具有很大发展潜力。相较于其他电池,锂离子电池具有电压高、重量轻、能量和密度高、使用寿命长、自放电系数小且无记忆效应和温度适应范围广等优点。随着锂离子电池的装机量上升,相应的退役量在爆发增长,并且由于电池故障导致的安全事故频频发生,因此对退役锂离子电池进行重新分类和故障诊断都是需要解决的重要难题。为了解决上述问题,本文进行了详细探讨并给出了解决方案,主要研究与创新如下:针对退役锂离子电池分选效率低、一致性差的问题,提出了一种基于朴素贝叶斯的退役锂离子电池筛选方法。首先,将12个磷酸铁锂（LiFePO4）电池模组进行寿命老化循环实验,直到其容量下降到80%,并将其拆解成225节电芯;其次,设计退役锂离子电池特征充电方案,根据电压和容量数据绘制出增量容量曲线（IC,incremental capacity）,借助卡尔曼滤波（KF,kalman filtering）算法滤除曲线噪声;最后,提取IC曲线峰值坐标作为退役电池容量特征,构建朴素贝叶斯分类器（NBC,naive bayes classifier）模型,实现退役电池的准确分类。实验结果表明,筛选精度可达96.96%;之后对比分析了分选前后退役电池一致性差异,以标准差的大小为判断依据进行量化,分类的电池其充电和放电情况的标准差均小于4%,表明所提出的朴素贝叶斯筛选方法能够实现退役电池一致性准确筛选。在此基础上,本文利用X-射线衍射（XRD,X-ray diffraction）,扫描电子显微镜（SEM,scanning electron microscope）,X-射线能谱仪（EDS,energy dispersive spectrometer）等进行微观角度的实验,把微观角度的分析和宏观方面的数据相结合,进一步验证分类的准确性。针对锂离子电池微小故障难以诊断的问题,本文提出了一种基于相平面的二维样本熵（Samp En,sample entropy）故障检测方法。首先,以串联电池组电压值为横坐标,以电压一阶差分纵坐标,构成相平面,其中的点定义为电池状态点;然后,通过滑动窗口计算电池状态点的样本熵,以此诊断电池是否发生故障;最后,设计不同故障程度以及不同温度下的故障模拟实验,进行准确性和鲁棒性的验证。实验结果表明,提出的故障诊断方法融合了相平面和样本熵,填补了样本熵的不足,通过样本熵对电池状态点的复杂度进行分析,实现了故障的诊断;同时通过模拟不同温度、程度的故障,该方法具有较好的准确性和鲁棒性。