【摘 要】
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锂电池内短路发展到后期阶段会引发热失控造成严重安全问题，因此必须在前中期识别内短路。当前检测内短路的常见方式是利用同一电池组内电芯间电压等参数的一致性，通过比较成组电芯间性能差异，筛选出异常电芯。然而对于退役电池等已经老化的电池组，其成组结构很可能已被打乱，且电芯间本已存在性能分化，无法使用该方法。为此，锂电池极化内阻被选作独立识别电芯内短路的标志性参数，而带遗忘因子的递推最小二乘法被用于在线辨识
【基金项目】
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国家自然科学基金（51905361）； 中国博士后科学基金（2021M702391）； 江苏省博士后科学基金（2021K358C）资助项目；
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锂电池内短路发展到后期阶段会引发热失控造成严重安全问题，因此必须在前中期识别内短路。当前检测内短路的常见方式是利用同一电池组内电芯间电压等参数的一致性，通过比较成组电芯间性能差异，筛选出异常电芯。然而对于退役电池等已经老化的电池组，其成组结构很可能已被打乱，且电芯间本已存在性能分化，无法使用该方法。为此，锂电池极化内阻被选作独立识别电芯内短路的标志性参数，而带遗忘因子的递推最小二乘法被用于在线辨识内短路前后极化内阻变化以在全寿命周期内识别内短路。针对电池老化影响辨识结果精度的问题，首先通过选择合适的遗忘因子与采样频率来优化该算法以适应老化对模型的影响。然后利用优化后的算法进行电池表面温度仿真模拟，进一步验证该算法的精度。最后设计内短路实验，验证该算法识别内短路的能力。结果表明，当遗忘因子为0.95，数据采样间隔为1 s时，该算法适应老化的能力最强，利用其进行电池表面温度估计的误差在2%以内。在内短路发展到后期阶段前，电池健康状态（SOH）为80%的电池极化内阻均值增加达到45%及以上，可以有效地识别内短路。
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