Como unidades de suministro de energía, las baterías de iones de litio han sido ampliamente utilizadas en la industria de vehículos eléctricos. Sin embargo, la seguridad de las baterías de iones de litio sigue siendo un factor significativo que limita su desarrollo. Para lograr un diagnóstico rápido de fallas en las baterías de iones de litio, este documento presenta un proceso integral de diagnóstico de fallas. Primero, se utiliza una estructura de topología de sensor de voltaje entrelazado para adquirir datos de voltaje de la batería. Se introduce un método de descomposición completa de modo empírico con ruido adaptativo mejorado para procesar los datos. Luego, la secuencia de datos de voltaje reconstruida se utiliza para eliminar la influencia del ruido. Se realiza una ubicación de falla utilizando el coeficiente de correlación de dicotomía y el coeficiente de correlación de ventana de tiempo. Posteriormente, se utiliza el análisis de componentes principales para seleccionar los componentes principales con alta tasa de contribución como características de clasificación. Se utiliza el algoritmo de optimización de lobo gris para encontrar los parámetros de la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados, construyendo un clasificador óptimo para la clasificación de fallas. Se establece una plataforma de experimentos de fallas para realizar el disparo físico de fallas como cortocircuito externo, circuito interno y conexión de paquetes de baterías experimentales. Finalmente, la precisión y confiabilidad del método se verifican mediante los resultados de la localización de fallas y la determinación del tipo de falla.