。程序升级法、数据分析法等多种方法。比较常见的故障现象则有BMS不能与ECU通信、BMS与ECU通信不稳定、BMS内部通信不稳定、绝缘检测报警、上电后主继电器不吸合、采集模块数据为0、电池电流数据错误、电池温度过高或过低、继电器动作后系统报错、车载仪表无数据显示、SOC异常、BSU电压采集不准等问题。
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2电动汽车电池管理系统故障诊断方向
21温度变化对锂电池的影响
电动汽车在不同的温度环境下，其自身的电池表现会有所不同。因为锂电池独立为电动汽车功能，相关的电学指标受温度的影响会产生比较敏感的变化，通过识别这些变化来对BMS产生的故障进行判断，是一个合理的思路。相关的科学数据发现，锂电池在50℃时，经过固定的时间周期降低SOC浓度，温度会规律上升。根据这种特性，可以构建锂电池动力电池热模型，之后测量出电池温度变化的相应数据，分析数据来判断电池产生故障的原因。
电池热量的变化过程不是稳定进行的，电池温度变化包括了产热、传热和散热的多重影响。通过观察电池的运行效果可以得出，电池产生热量的时候，在充放电过程中发生不可逆Qr同时产生Qs副反应热，电池内阻产生的焦耳热Qj和极化反应产生的极化反应热Qp。将对应的生热速率、电池密度、电池比热容和相应位置的导热系数找出来，结合能量守恒定律和对应的热量算法就能给出相关的电池热量变化模型。
22电池荷载情况隐藏的信息
SOC是表示锂电池的荷载状态，它能反映出电池剩余情况和电池管理系统的相关参数。文章已经提到过，电池的过度充放电就会导致电池寿命的减少，相应的续航里程数也会降低。通过观察SOC的状况来判断电池管理系统的故障原因是另一个解决问题的正确方法。
目前行业提到过的对SOC的估算有很多，包括放点测试法、开路电压法、电流积分法、人工神经网络法、模糊逻辑法、系统滤波法等方法。而GALSSVR算法是利用基于统计学算法的创新型分类装置来采取向量回归分析，这种新型的算法没有传统神经网络存在的网络结构选择困难的缺陷4。
采集电动汽车锂离子电力电池的工作电流、温度和电压数据，将其代入到GALSSVR的算法之中，对目标锂电池的SOC通过GALSSVR计算来导出对应的预测模型。在这个模型下，根据观察对电池的工作电流、温度、电压展示的相应的测量数据特点，可以推断电动汽车的运行状态和故障原因。
3电动汽车电池管理系统实际故障分析
虽然有了相关的解决问题的思路，但是判断电动汽车在实际运行中可能遇到的故r