由于锂离子电池（LIB）在高度复杂和大功率应用中的应用越来越多，以确保系统的安全可靠运行，故障检测/诊断已成为电池管理系统（BMS）的关键功能。长期以来，机器学习（ML）在LIB的BMS中的应用一直被用来对LIB的几个重要状态（例如充电状态，健康状态和剩余使用寿命）进行有效，可靠，准确的预测。受基于 ML 的技术优于传统 LIB 故障检测/诊断方法（如基于模型、基于知识和基于信号处理的技术）的一些有前途的特性的启发，基于 ML 的数据驱动方法已成为主要研究焦点在过去的几年中。本文专门针对基于ML的最新数据驱动的故障检测/诊断技术进行了全面的综述，旨在为研究团体提供准确的参考和指导，以期开发出准确，可靠，适应性强且易于操作的解决方案。实施LIB系统的故障诊断策略。还解释了 LIB 故障诊断的现有策略和未来挑战的当前问题，以便更好地理解和指导。



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