买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利锂电池多时间尺度分步参数辨识方法、系统、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114781138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210365890.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权锂电池多时间尺度分步参数辨识方法、系统、装置及介质是由王学梅;杨朝设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本锂电池多时间尺度分步参数辨识方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种锂电池多时间尺度分步参数辨识方法、系统、装置及介质，其中方法包括：将二阶RC等效电路模型中的各个参数区分到FD和SD两个不同的时间尺度上；将属于SD的端电压作为整体写入电路方程，得到自回归模型，对自回归模型进行参数辨识，计算出属于FD的参数；将属于FD的参数从二阶RC等效电路模型中去除，得到只包含SD参数的新等效电路模型，计算出新等效电路模型的端电压，并计算出属于SD的参数；根据属于FD的参数和属于SD的参数获得完整的二阶RC等效电路模型。本发明可准确地跟踪电池端电压，并对不同的工况和温度具有很高的适应性和鲁棒性，对于OCV和内阻的辨识具有高的精度，可广泛应用于电池管理领域。

本发明授权锂电池多时间尺度分步参数辨识方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种锂电池多时间尺度分步参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：将二阶RC等效电路模型中的各个参数区分到FD和SD两个不同的时间尺度上；将属于SD的端电压作为整体写入电路方程，得到自回归模型，对自回归模型进行参数辨识，计算出属于FD的参数；将属于FD的参数从二阶RC等效电路模型中去除，得到只包含SD参数的新等效电路模型，计算出新等效电路模型的端电压，并计算出属于SD的参数；根据属于FD的参数和属于SD的参数获得完整的二阶RC等效电路模型；所述二阶RC等效电路模型包括6个参数，分别为：理想电压源Uoc、内阻R0和两个RC环节Rj，Cj，j＝1，2；其中，u0为内阻的端电压，u1，u2分别为两个RC环节的端电压，ut为锂电池的端电压，it为锂电池的负载电流；当it为正时代表锂电池在充电，为负时代表锂电池在放电；在二阶RC等效电路模型中，R0、R1和C1属于FD，Uoc、R2和C2属于SD；6个参数对应的端电压被区分到FD和SD两个不同的时间尺度上，其中端电压u0和端电压u1属于FD部分，电压源Uoc和端电压u2属于SD部分；定义两个电压值uSD和uFD，分别代表SD部分的电压和FD部分的电压；所述将属于SD的端电压作为整体写入电路方程，得到自回归模型，对自回归模型进行参数辨识，计算出属于FD的参数，包括：将属于SD部分的端电压uSD作为整体写入电路方程中，得到传递函数；利用反向差分变换法对传递函数进行离散化；根据离散化后的传递函数得到自回归模型；将自回归模型转换为矩阵形式，并带入限定记忆的最小二乘递推算法中，计算获得属于FD的参数R0、R1和C1；所述传递函数的表达式为： 对传递函数进行离散化有： 式中Ts为系统的采样时间，c1、c2和c3为由等效电路模型参数构成的系数，分别为： 式中τ1＝R1C1；自回归模型的表达式为：utk＝c1utk-1+c2itk+c3itk-1+uSDk-c1uSDk-1将自回归模型转换为矩阵形式为： 式中，yk为模型k时刻的输出，Φk为模型k时刻的数据向量，θk为模型k时刻的参数向量；将自回归模型带入限定记忆的最小二乘递推算法，得到所有时刻模型的参数向量θk，得到c1、c2和c3后，求解出FD部分的参数R0、R1和C1，表达式如下： 所述将属于FD的参数从二阶RC等效电路模型中去除，得到只包含SD参数的新等效电路模型，计算出新等效电路模型的端电压，并计算出属于SD的参数，包括：将属于FD的参数从二阶RC等效电路模型中去除，得到只包含SD参数的新等效电路模型；计算出新等效电路模型的状态转移矩阵和观测矩阵，并利用衰落扩展卡尔曼滤波算法计算出属于SD的参数Uoc，R2和C2。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。