问题：新能源汽车产业的快速发展使动力电池整车成本、安全和可靠性中的重要性愈发凸显。然而，实际运行中，电池在高倍率充放电、频繁加速制动以及环境温度变化等复杂工况下，容易出现性能衰减、连接异常、传感器漂移和散热能力下降等问题。若故障未能及时发现，可能增加热失控风险，威胁车辆安全并影响用户信心，同时也对运营车辆的规模化应用提出了更高要求。因此，如何在车载算力和传感器配置受限的条件下，实现对电池状态的实时精准诊断，成为行业亟需突破的关键问题。 原因：目前，电池管理与诊断主要依赖电学模型或数据驱动方法。仅基于电压和电流的分析容易忽略温度对电化学反应速率、内阻和容量等参数的影响；而单纯依赖温度监测又难以区分负载波动、散热条件变化或内部故障导致的温升差异。电与热的相互作用成为关键：电流变化会产生焦耳热和反应热，进而改变温度场；而温度变化又会反过来影响电池内阻和极化特性等电气参数，形成耦合效应。如果模型无法准确描述这种双向影响，诊断结果可能出现误判、漏报或延迟。 影响：新提出的诊断框架以电热耦合建模为核心，将二阶Thevenin等效电路模型与集总参数热模型结合，构建了能够同时描述电压响应和表面温度变化的统一模型。试验验证表明，该模型具有较高精度，电压和表面温度的相对误差均控制在1%以内，能够更精细地刻画动态工况下的电池性能。更重要的是，通过联合分析电压和温度信号，故障判别不再依赖单一指标，即使在部分传感器数据受噪声干扰或工况突变时，仍能保持稳定，从而提升车载监测的可靠性和可解释性。 对策：在模型应用层面，该技术采用含遗忘因子的递推最小二乘法对关键参数进行在线辨识，使模型能够随工况变化和电池老化自适应更新，减少固定参数带来的偏差累积。同时，利用自适应扩展卡尔曼滤波进行状态估计，即使在噪声水平变化或模型存在不确定性时，仍能对电池内部状态作出稳健估计。故障诊断通过测量值与估计值的残差分析实现：当电压、温度等观测数据与模型预测持续偏离时，系统可判定异常并更区分故障类型。试验结果显示，该方法在多种故障条件下均能实现有效监测与识别，尤其强调了电压与温度联合监控对提升诊断精度的重要性。 前景：业内认为，随着新能源汽车向高能量密度、高充电倍率和更长寿命方向发展，电池安全管理将从“事后保护”向“事前预警”加速转变。电热耦合模型与自适应估计方法的结合，为构建更精细的安全预警体系提供了可能：一上，可故障初期识别微小异常，缩短预警响应时间；另一上，可为热管理优化、充放电功率限制和维护决策提供量化依据。未来，有关技术还需在更大规模样本、更多化学体系及复杂环境（如低温、高温、高海拔等）下验证泛化能力，并与整车热管理及云端运维平台形成数据闭环，在安全性、实时性和成本之间实现更优平衡。
动力电池安全治理既需要材料和结构的“硬提升”，也离不开监测与诊断的“软能力”。以电热耦合模型为基础、在线辨识与自适应估计为支撑的诊断思路，说明了从单点监测向机理融合、从事后处置向提前预警的转变。随着新能源汽车产业迈向高质量发展，提升电池系统对异常的“看得见、判得准、管得住”能力，将成为夯实安全基础的关键一环。