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龙图腾网获悉北京迅巢科技有限公司申请的专利电池BMS参数校准方法及装置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：CN120178051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510638673.8，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权电池BMS参数校准方法及装置是由秦蕴凯设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池BMS参数校准方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于BMS管理技术领域，公开了电池BMS参数校准方法及装置；方法包括：采集电池内外部数据及用户数据，内部数据提取电压、电流信号，经加速度‑纹波耦合模型滤波；外部数据划分载具工况片段并形成工况片段标签；搭建动态等效模型，设触发规则判定触发模式；将多类数据输入双向特征融合网络获得融合特征，再提取相关特征。用误差预测模型获得SOC估计误差，通过群体分类模型获得群体标签，最后基于强化学习结合多要素调整BMS参数。本发明显著提升了SOC估计精度，有效延缓电池老化速率，并增强了复杂工况下的安全性与能量利用率。

本发明授权电池BMS参数校准方法及装置在权利要求书中公布了：1.电池BMS参数校准方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集磷酸铁锂电池的内部数据，从内部数据中提取电压信号和电流信号，并设置加速度-纹波耦合模型进行自适应滤波，以获得电压和电流； 采集电池的外部数据，基于外部数据将载具运行状态划分成不同的工况片段，并形成工况片段标签； 搭建动态等效模型，将动态等效模型划分为基础模型和扩展模型，设置模型触发规则，基于模型触发规则判定检测电流和电池温度，以确定触发扩展模式或基础模式； 采集用户数据，从内部数据中提取电池温度，将电压、电流、电池温度、外部数据和用户数据作为双向特征融合网络的输入，获得融合特征； 从外部数据中提取振动频率，对电压、电流和振动频率进行特征提取，获得电压变化率、电流脉冲特征和振动强度； 将融合特征、电压变化率和电流脉冲特征作为误差预测模型的输入，获得SOC估计误差； 将外部数据、用户数据和载具运行过程中的连续个工况片段标签作为群体分类模型的输入，获得群体标签； 基于强化学习结合动态等效模型、振动强度、SOC估计误差和群体标签对BMS参数进行调整。

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