A battery often exhibits a coupling change in electric, thermal and battery surface topography during operation, especially under abuse conditions. Analysis of the coupling relationship among the multiphysical field parameters is necessary for battery physical structure optimization, failure mechanism analysis and fault prognostics method design. However, there are few multiphysical data acquisition and analysis systems for batteries at present. In this context, a novel battery multiphysical field measurement system with a data fusion model for battery performance analysis is proposed in this paper. The measurement system consists of a three-dimensional scanner, an infrared thermal imager, and an integrated battery charger and discharger. In order to accurately acquire the relationship between the battery surface topography and the battery surface temperature, a data fusion model is proposed, and a joint calibration method is accordingly introduced for the parameter identification of the data fusion model. The results show that the multiphysical measurement system can achieve the position matching deviation of 0.19 mm with high resolution and high data acquisition speed. The functionality of the multiphysical measurement system and the data fusion model are verified by the experimental results of different tests, including a 1 C rate charging/discharging test, a high rate charging/discharging test, and two battery abuse operation tests. It will provide key tools for battery thermal runaway mechanism analysis and battery fault diagnosis method design.

在操作过程中，尤其是在滥用条件下，电池通常会在电，热和电池表面形貌上表现出耦合变化。分析多物理场参数之间的耦合关系对于电池物理结构优化，故障机理分析和故障预测方法设计是必要的。但是，目前很少有用于电池的多物理数据采集和分析系统。在此背景下，本文提出了一种具有数据融合模型的新型电池多物理场测量系统，用于电池性能分析。测量系统由三维扫描仪，红外热像仪以及集成的电池充放电器组成。为了准确获取电池表面形貌与电池表面温度之间的关系，提出了一种数据融合模型，并据此引入了联合标定方法对数据融合模型的参数识别。结果表明，该多物理场测量系统可以实现0.19 mm的位置匹配偏差，具有较高的分辨率和较高的数据采集速度。多物理场测量系统和数据融合模型的功能已通过不同测试的实验结果进行了验证，这些测试包括1 C速率充电/放电测试，高速率充电/放电测试和两次电池滥用操作测试。它将为电池热失控机理分析和电池故障诊断方法设计提供关键工具。提出了数据融合模型，并引入了联合标定方法对数据融合模型进行参数识别。结果表明，该多物理场测量系统可以实现0.19 mm的位置匹配偏差，具有较高的分辨率和较高的数据采集速度。多物理场测量系统和数据融合模型的功能已通过不同测试的实验结果进行了验证，这些测试包括1 C速率充电/放电测试，高速率充电/放电测试和两次电池滥用操作测试。它将为电池热失控机理分析和电池故障诊断方法设计提供关键工具。提出了数据融合模型，并引入了联合标定方法对数据融合模型进行参数识别。结果表明，该多物理场测量系统可以实现0.19 mm的位置匹配偏差，具有较高的分辨率和较高的数据采集速度。多物理场测量系统和数据融合模型的功能已通过不同测试的实验结果进行了验证，这些测试包括1 C速率充电/放电测试，高速率充电/放电测试和两次电池滥用操作测试。它将为电池热失控机理分析和电池故障诊断方法设计提供关键工具。结果表明，该多物理场测量系统可以实现0.19 mm的位置匹配偏差，具有较高的分辨率和较高的数据采集速度。多物理场测量系统和数据融合模型的功能已通过不同测试的实验结果进行了验证，这些测试包括1 C速率充电/放电测试，高速率充电/放电测试和两次电池滥用操作测试。它将为电池热失控机理分析和电池故障诊断方法设计提供关键工具。结果表明，该多物理场测量系统可以实现0.19 mm的位置匹配偏差，具有较高的分辨率和较高的数据采集速度。多物理场测量系统和数据融合模型的功能已通过不同测试的实验结果进行了验证，这些测试包括1 C速率充电/放电测试，高速率充电/放电测试和两次电池滥用操作测试。它将为电池热失控机理分析和电池故障诊断方法设计提供关键工具。包括1 C速率充电/放电测试，高速率充电/放电测试和两次电池滥用操作测试。它将为电池热失控机理分析和电池故障诊断方法设计提供关键工具。包括1 C速率充电/放电测试，高速率充电/放电测试和两次电池滥用操作测试。它将为电池热失控机理分析和电池故障诊断方法设计提供关键工具。