4.1 实际应用中的检测技术

4.1.1 电流监测技术

霍尔效应电流传感器：通过检测载流电缆产生的磁场并将其转换为电压信号，实现非接触式电流测量。其优点是无需直接连接电池，但在复杂电磁环境中，尤其是低电流情况下，易受外部磁场干扰。为解决这一问题，研发出基于差分平面霍尔电阻（PHR）的高精度传感器，利用两个 PHR 传感器形成差分磁传感器，消除外部磁场干扰，灵敏度可达 1.2 mA/LSB，精度保持在 ±0.5%。

图 5 电池电流变化与先进电流检测技术

分流电阻：基于欧姆定律，具有成本低、体积小、测量精度高（可达 0.1% 或更高）等优点，适用于不同功率水平的应用。然而，在高压应用中需要额外的隔离电路，且会消耗能量，降低电池效率，还对温度变化敏感。为应对温度问题，开发了金属分流电阻，将分流电阻与感测电阻热耦合，保持稳定的电阻比，适用于宽温度范围。

磁通门电流传感器：基于磁场检测原理，灵敏度高、漂移小，优于传统霍尔效应传感器。但易受地磁和电源频率干扰，在安全关键的 BMS 应用中，低电流检测面临挑战。近期开发的可扩展集成磁通门电流传感器，采样率达 770 kS/s，功耗低，适合锂离子电池 BMS。

4.1.2 电压检测技术

柔性三合一微传感器：采用微机电系统（MEMS）技术，在聚酰亚胺箔柔性基板上开发出可植入电池内部的传感器，能同时检测温度、电压和电流，厚度仅 58 µm，对电池运行影响小，电压测量误差为 0.001-0.006 V。

图 6 电池电压变化与先进电压检测技术

光学电压传感器：具有抗电磁干扰、体积小、响应快、可远程操作等优点，能在危险环境中精准监测电压变化，避免短路等故障，提高安全性和可靠性。其工作原理是基于光波因电压变9化而产生的调制，主要有基于电光晶体、光纤和干涉仪的外部调制和内部调制技术。

电压监测集成电路（IC）：采用高压单片集成技术，解决共模电压差问题，实现精确的电池单元级电压测量。如单元模拟前端（AFE），具有漏电流补偿和片上平衡功能，传感器误差在 ±2 mV 以内。

4.1.3 温度检测技术

热电阻传感器：包括热敏电阻（PTC 和 NTC）和电阻温度检测器（RTD）。热敏电阻成本低、灵敏度高，可检测 6-10°C 的温度变化，广泛应用于商用电池系统；RTD（如 Pt100）精度高（±0.01-±0.2°C），但很少嵌入电池内部。为提升内部温度检测，开发了 25 µm 厚的 NTC 热敏电阻和小于 50 µm 厚的薄膜 RTD，能有效检测电池内部温度变化和不均匀分布。

图 7 锂离子电池热失控过程及温度变化与先进温度检测技术

热电偶：基于塞贝克效应，成本低、体积小、测量范围广（-200 至 1300°C），响应时间快（毫秒到秒），广泛用于工业温度检测和电池表面温度监测。近期研究将热电偶嵌入电池内部进行单点和分布式温度传感，如在 18650 圆柱形电池中嵌入 T 型微热电偶，揭示高倍率放电过程中的显著内部温度梯度。

4.1.4 气体检测技术

CO₂检测：非色散红外（NDIR）CO₂传感器是首选，基于气体对红外光的吸收原理，交叉灵敏度低、漂移小、寿命长（15 年）。在过充测试中，NDIR CO₂传感器响应迅速，11 秒内达到 10,000 ppm，26 秒内达到 30,000 ppm，在 1.4 kWh 电池包中验证了其有效性。

图 8 锂离子电池的气体产生机理与先进电池气体检测技术

CO 检测：采用催化型传感器阵列（如 MQ-7）和扩散阻抗传感器，通过检测 CO 浓度变化定位电池包内的气体排放源。数值重建方法结合快速插值技术，可实时处理数据并集成到现有 BMS 中。

H₂检测：H₂在电池热失控早期释放，电化学氢传感器和半导体气体传感器可用于检测。实验中，H₂传感器在烟雾产生前 435 秒、爆炸前 580 秒检测到 H₂，突显其在大型电池包热失控早期预警中的重要性。

4.1.5 电池管理系统（BMS）

核心功能：BMS 负责优化充放电过程、检测和缓解故障、维持热平衡，通过将电池电压、电流、温度和气体排放等数据转换为电池状态（如 SOC、SOP、SOH、RUL）来实现。实时 SOC 估计是 BMS 决策的关键输入，需符合 GB 38031-2020 等标准要求。

图 9 a BMS 在各种大型电池包中的应用 b BMS 监测大型电池包的示意图 c 大型电池包中 BMS 的功能图

定制 AI 算法：支持向量机（SVM）、高斯过程回归（GPR）、长短期记忆（LSTM）网络、强化学习（RL）和联邦学习等 AI 算法被应用于 BMS，以提高状态估计和故障检测的准确性和适应性。例如，LSTM 网络通过分析时序电压波动有效预测故障，联邦学习在保护数据隐私的同时实现分布式 BMS 的协作安全监控。

4.2 前沿研究进展

4.2.1 应力 / 应变检测技术

外部应力 / 应变检测：传统方法通过将电池固定在受限空间，用压力传感器测量膨胀产生的压力，如使用电容式和压阻式压力传感器。新兴技术包括涡流传感器（可检测 100 µm 的体积变化）和碳纳米管（CNT）应变传感器（检测电池膨胀引起的电阻变化），以及光纤布拉格光栅（FBG）传感器（通过光信号变化监测应变）。

内部应力 / 应变检测：FBG 传感器因其体积小、抗电磁干扰，被嵌入电池内部监测电极应变。例如，在硬币电池中嵌入 FBG 传感器，检测到硅负极在循环过程中的显著应力变化，以及在软包电池中实现多点温度和应变监测，SOC 估计误差在 2.5% 以内。

图 10 a 锂离子电池内部应力的来源 b 压力测量系统组件和锂金属阳极充放电过程中的体积变化示意图（1 psi=6.9×10⁻³ MPa）c 原位压力测量装置和 SEI 生长导致的电池应力变化及容量衰减结果 d 多测量传感器平台 e 三电池测试装置，用于了解和量化传感器性能  f 基于 CNT 的应变传感器的制造示意图及使用 CNT 应变传感器检测锂离子电池膨胀的机理 g 在 C/30（120 mA/g）下循环的 InLi | LPS | LTO 电池的电压 - 时间曲线，以及布拉格光栅处的光信号（Δλ_B）随循环的变化 h TFBG 传感器的示意图（左）和典型共振光谱（右）

4.2.2 无损成像技术

X 射线计算机断层扫描（XCT）：通过旋转 X 射线照射电池，生成三维图像，用于检测内部缺陷、结构变化和材料退化。例如，在过充实验中，XCT 揭示了镍基阴极的晶体结构变化和锂缺乏，以及铜集流体的溶解和沉积模式。结合机器学习，XCT 图像可用于电池结构健康状态的智能识别，如使用迁移学习网络和结构偏差指数（SDI）量化电极结构偏差。

超声扫描技术：通过发射高频声波并分析反射信号，检测电池内部的分层、裂纹和缺陷。非接触式激光超声系统可监测电池充放电过程中的温度和应力变化，TOF（飞行时间）和 SA（信号幅度）参数与 SOC 和循环老化相关。在热滥用测试中，超声传感器可在热失控前数分钟发出预警。

磁场成像（MFI）技术：通过检测电流产生的磁场，可视化电池内部电流分布和缺陷位置。例如，使用催化型传感器阵列和扩散阻抗传感器定位电池包内的气体排放源，结合数值重建方法实现实时数据处理。

光谱技术：拉曼光谱和红外光谱用于分析电池内部的化学变化和材料退化，如 SEI 层形成和电解液分解。原位拉曼光谱可实时监测电极 - 电解液界面反应，红外光谱可检测热失控过程中气体产物的成分。

4.2.3 电化学阻抗谱（EIS）模型检测技术

EIS 通过施加小振幅交流信号并测量电压响应，分析电池的阻抗特性，用于评估 SOC、SOH 和内部故障。例如，使用简化阻抗模型和分数卡尔曼滤波器，SOC 估计误差可控制在 ±1% 以内。EIS 还可用于检测电池老化引起的内阻变化，通过等效电路模型（ECM）分析不同频率下的阻抗行为，如 RCT（电荷转移电阻）和 CPE（常相位元件）的变化。

4.3.2 实际应用中的技术挑战与发展方向

多维度传感融合：单一技术难以应对复杂的电池安全挑战，需融合电流、电压、温度、气体和应力等多参数检测，结合 AI 算法实现综合安全评估。

小型化与集成化：开发微型传感器和集成芯片，如柔性三合一微传感器和 AFE，以适应电池内部空间限制。

智能算法与实时分析：优化 AI 算法（如 LSTM、联邦学习），提高实时数据处理能力，降低误报率。

法规合规与标准统一：确保检测技术符合 GB 38031-2020 和 CCC 认证等标准，推动行业安全水平提升。

5.1 结论

本研究围绕先进电池安全检测技术展开，揭示了锂离子电池（LIBs）在新能源汽车、大规模储能系统等领域应用时面临的安全挑战。通过分析电池失效的内外因素及检测技术发展，得出以下核心结论：

多维度检测技术的必要性：电池安全事故源于复杂的物理化学过程（如热失控、内部短路），需结合电流、电压、温度、气体、应力等多参数监测技术，实现从微观材料退化到宏观系统故障的全面预警。

智能管理系统的关键作用：电池管理系统（BMS）通过集成人工智能（AI）算法（如 LSTM、联邦学习）和实时数据分析，可显著提升故障预测精度，例如通过机器学习模型提前识别热失控前驱信号。

材料与检测技术的协同创新：非易燃电解质、热稳定电极材料与高精度传感器（如光纤布拉格光栅、无损成像设备）的结合，形成 “本征安全 + 实时监测” 的双重防护体系，有效降低安全风险。

5.2 挑战

5.2.1 技术层面

检测精度与复杂性的平衡：高分辨率检测技术（如 X 射线计算机断层扫描）成本高昂，难以大规模应用；而低成本传感器（如热电偶）在复杂电磁环境中易受干扰，导致数据失真。

多参数融合的算法瓶颈：电池失效过程中多维度数据（如温度、气体、应力）的非线性关联难以通过传统算法准确建模，存在误报 / 漏报风险。

大规模电池包的检测局限：单个电池单元的检测技术难以直接应用于由数百个单元组成的电池包，需解决数据同步、故障定位及热失控蔓延预测等问题。

5.2.2 产业与学术层面

研究投入失衡：相比能量密度提升，电池安全检测技术的学术研究和产业投入占比不足（仅 1.8% 的文献聚焦安全），导致创新滞后于应用需求。

成本与安全性的矛盾：高端检测技术（如光纤传感器、AI-BMS）成本较高，企业为控制成本可能牺牲安全设计，形成 “安全 - 成本” 悖论。

标准与合规缺口：部分检测技术（如应力 / 应变监测）缺乏统一行业标准，导致不同系统间兼容性差，难以实现全生命周期安全管理。

5.3 未来展望

5.3.1 技术发展方向

多模态传感融合：结合无损成像（XCT / 超声）、电化学阻抗谱（EIS）和气体传感器，构建 “空间 - 时间 - 化学” 三维检测网络，实现电池内部状态的精准映射（如图 13 所示）。

图 13 多维度传感融合技术框架示意图

智能算法升级：开发基于迁移学习和联邦学习的 AI 模型，利用边缘计算实现实时故障诊断，同时保护数据隐私（如分布式 BMS 协同预警）。

材料 - 器件 - 系统一体化设计：将传感器嵌入电池内部（如柔性三合一微传感器），同步监测电化学反应与结构变化，从源头预防失效。

5.3.2 产业与政策建议

加强跨学科协作：推动材料科学家、检测工程师与 AI 专家合作，开发兼具高安全性和经济性的检测方案。

完善标准与认证体系：参照 GB 38031-2020 等规范，建立涵盖从单体到电池包的全链条安全检测标准，强制要求关键技术（如热管理、BMS 响应速度）通过认证。

推动商业化应用：通过政府补贴和产业基金支持，加速先进检测技术（如 NDIR 气体传感器、光纤光栅）的产业化，降低大规模应用成本。

5.3.3 前沿研究方向

数字孪生技术：构建电池系统的虚拟模型，结合实时检测数据动态模拟热失控过程，实现 “预测性维护”。

自诊断电池系统：开发具备自我监测能力的电池，通过集成纳米传感器和微处理器，实现故障自识别与预警。

极端环境适应性：针对高温、高湿等恶劣场景，优化检测技术的环境鲁棒性，例如研发抗电磁干扰的光纤传感网络。