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！

龙图腾网恭喜南京工程学院申请的专利一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法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：CN115267588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210930707.7，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法是由彭纪昌;陈凯;孟锦豪;刘海涛;郝思鹏;黄焕炀设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法，包括：获取锂电池的充电数据，评估20％至80％荷电状态对应的电压范围；将每一轮电压范围划分电压区间，并对电压区间进行电压修复；将电压修复的每个电压区间划分电压子区间，计算每个子区间对应的局部电压容量增量；将局部电压容量增量输入支持向量回归模型中训练，直至均方根误差损失函数收敛，得到优化后的电压区间；实时采集当前充放电循环次数下的锂电池充电片段，根据充电片段选择对应经优化的电压区间，得到多电压区间的联合估计值，并通过卡尔曼滤波算法得出当前锂电池健康状态估计的最优估计。本发明解决了无人搬运车数据驱动模型健康状态估计困难的问题。

本发明授权一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、获取锂电池从出厂到退役过程中每轮充放电循环的充电数据，以充放电循环中第一次充电为准，评估20％至80％荷电状态对应的电压范围，保留充电数据中所有在所述电压范围的充电数据；S2、将每一轮保留的充电数据中的电压范围以间隔ΔU1划分为N1个电压区间，并对N1个电压区间进行电压修复；S3、将电压修复的每个电压区间按照间隔ΔU2划分为N2个电压子区间，计算每个子区间对应的局部电压容量增量；S4、将每个子区间对应的局部电压容量增量输入支持向量回归模型中训练，直至均方根误差损失函数收敛，得到N1个锂离子电池健康状态估计模型；S5、实时采集当前充放电循环次数下的锂电池充电片段，根据充电片段选择对应的锂离子电池健康状态估计模型，得到多模型联合估计值，并通过卡尔曼滤波算法得出当前锂电池健康状态估计的最优估计；包括如下子步骤：S5.1、实时采集当前充放电循环次数下的锂电池充电片段，根据充电片段选择对应的锂离子电池健康状态估计模型，计算每个锂离子电池健康状态估计模型的均方根误差，根据均方根误差设置每个锂离子电池健康状态估计模型的权重wj： 其中，J为充电片段对应的锂离子电池健康状态估计模型的数量，j表示J的索引，δj为第j个锂离子电池健康状态估计模型与实时锂电池的充电片段之间的均方根误差；S5.2、通过对应的锂离子电池健康状态估计模型估计出锂电池健康状态结合每个锂离子电池健康状态估计模型的权重，得到多模型联合估计值 其中，为由每个锂离子电池健康状态估计模型估计出的锂电池健康状态组成的矩阵集合，W为锂离子电池健康状态估计模型的权重集合；S5.3、将多模型联合估计值进一步采用卡尔曼滤波进行修正，得出当前锂电池健康状态估计的最优估计其中，为当前充放电循环次数k的先验估计，Kk为当前充放电循环次数k的卡尔曼增益，P-k为当前充放电循环次数k的先验估计方差，P-k＝Pk-1+Q，Pk-1为k-1充放电循环次数下的最优估计方差，Q为过程方差，Rk为当前充放电循环次数k的估计方差。

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南京工程学院，其通讯地址为：211167 江苏省南京市江宁区科学园弘景大道1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”。