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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于电化学阻抗谱的锂离子电池SOH估计方法及系统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：CN118311434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202410343980.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于电化学阻抗谱的锂离子电池SOH估计方法及系统是由张立强;张紫涵;黎明设计研发完成，并于2024-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电化学阻抗谱的锂离子电池SOH估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电子技术领域，涉及一种基于电化学阻抗谱的锂离子电池SOH估计方法及系统，通过改进的弛豫时间分布算法对电化学阻抗谱数据进行解释和特征提取，增强了对噪声的鲁棒性和异常数据的提出能力；构建的神经网络模型采用改进的联合损失卷积神经网络，使用电化学阻抗谱进行锂离子电池SOH的端到端估计，神经网络模型将基于弛豫时间的DRT计算得到的DRT特征与神经网络模型自动提取的DRT特征进行融合，避免了特征信息的丢失，能够有效神经网络模型的性能，提高神经网络模型的准确性，进而通过改神经网络模型能够快速、准确的估计的锂离子电池的SOH。

本发明授权基于电化学阻抗谱的锂离子电池SOH估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电化学阻抗谱的锂离子电池SOH估计方法，其特征在于，其步骤为： S1、数据获取步骤：获取锂离子电池的历史EIS数据； S2、数据处理步骤：对历史EIS数据进行质量评价得到质量合格的原始EIS数据； S3、DRT计算步骤：根据峰值弛豫时间计算原始EIS数据的DRT曲线的峰值面积，将DRT曲线的峰值面积作为DRT特征PDRT； S4、模型构建步骤：构建神经网络模型，所述神经网络模型包括阻抗谱信息提取层、特征融合层和SOH估计层；所述阻抗谱信息提取层用于提取历史EIS数据中的阻抗特征PZ；所述特征融合层用于将DRT特征PDRT和阻抗特征PZ进行特征融合，共同拼接为一个新的阻抗特征Pnew；所述SOH估计层以阻抗特征Pnew为输入，输出SOH估计结果；所述神经网络模型还包括EIS二次合成层，所述EIS二次合成层根据阻抗特征Pnew对原始EIS数据进行二次合成得到合成EIS数据，以评估提取的阻抗特征PZ是否能够完整的描述原始EIS数据； 所述SOH估计层的损失函数表示为： 式中，m为锂离子电池SOH标注的样本量，为SOH估计层输出的第i个样本电池容量估计值，yi为阻抗谱对应的第i个样本电池容量真实值； 所述EIS二次合成层的损失函数表示为： 式中，为EIS二次合成层合成的第i个样本阻抗，为EIS二次合成层合成的第i个样本阻抗的实部，为EIS二次合成层合成的第i个样本阻抗的虚部，Zi′为第i个样本真实阻抗的实部，Zi′'为第i个样本真实阻抗的虚部； 所述神经网络模型的总损失函数表示为： Ltotal＝α·L1δ1+1-α·L2δ2 式中，δ1为SOH估计层所使用的参数集，δ2为EIS合成层所使用的参数集，α用来平衡两个损失函数的贡献； S5、实际数据测量步骤：实时测量锂离子电池的实际EIS数据，并根据峰值弛豫时间计算实际EIS数据的DRT曲线的峰值面积； S6、SOH估计步骤：将实时测量的锂离子电池的EIS数据和实际EIS数据的DRT曲线的峰值面积输入至神经网络模型中得到锂离子电池的SOH。

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