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！

龙图腾网恭喜燕山大学申请的专利一种锂电池多传感器信息融合荷电状态的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：CN114966407B 。

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：202210456586.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种锂电池多传感器信息融合荷电状态的估计方法是由吴忠强;徐伟杰设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂电池多传感器信息融合荷电状态的估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种锂电池多传感器信息融合荷电状态的估计方法，针对传统的锂电池SOC估计方法仅使用单一传感器，若传感器出现故障，会严重影响估计效果这一问题，首先，对联合扩展卡尔曼滤波算法进行改进，引入自适应功能，利用带遗忘因子的最小二乘法对锂电池参数进行辨识，使算法在估计锂电池SOC的过程中不断修正参数，降低了由电池参数变化所引起的估计误差，提高了准确性。接着，引入改进的D‑S证据理论对多传感器的融合信息权值进行实时更新，克服了传统联合扩展卡尔曼滤波算法在对融合信息分配权值时，由经验给出且不变的缺点。两种改进结合，可大幅度提高估计算法的鲁棒性。

本发明授权一种锂电池多传感器信息融合荷电状态的估计方法在权利要求书中公布了：1.一种锂电池多传感器信息融合荷电状态的估计方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、基于二阶RC模型建立锂电池二阶RC模型，确定使用的电压及电流传感器数量，采集所有组电压及电流传感器数据，使用基于带遗忘因子的最小二乘法对锂电池参数进行在线辨识；步骤S2、将所有组电压及电流传感器数据送入子滤波器，采用DS-AFEKF算法进行子滤波器SOC估计，每个子滤波器并行工作，分别得出不同的局部最优值，并将这些值送入主滤波器，接着主滤波器将这些局部最优值进行信息融合，得出全局最优估计值并输出；步骤S3、根据每个电压及电流传感器的可信度为它们分配各自的权值，在每次算法迭代时，将所有电压及电流传感器划分为目标传感器和证据传感器，根据证据与目标传感器的相对大小关系，定义新证据的基本信任分配，采用改进D-S证据理论实时更新所有电压及电流传感器在AFEKF算法中的融合权值；步骤S4、输出新证据的基本信任分配权值到各个子滤波器，进行下一次的算法迭代；步骤S5、估计锂电池SOC时反复进行与步骤S2～S4相同的优化及迭代操作，直到迭代结束，将估计出的SOC值输出，并绘制其变化曲线。

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燕山大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438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”。