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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利基于双状态循环等效电路的锂电池内短路诊断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：CN120891398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511419802.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于双状态循环等效电路的锂电池内短路诊断方法及系统是由张忠波;曾永佳;刘芹;朱文博;黎海兵;余伟;张文灿设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双状态循环等效电路的锂电池内短路诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明的基于双状态循环等效电路的锂电池内短路诊断方法及系统，涉及锂电池内短路检测技术领域。首先构建电池二阶RC等效电路嵌入RNN的混合模型，通过定制循环单元约束状态更新符合物理方程，MLP子网拟合OCV‑SOC关系；设计电压区间加权损失函数强化敏感区精度，结合学习率衰减与梯度裁剪联合优化物理参数与MLP参数；利用训练模型预测健康电压并生成残差；采用滑动窗口提取残差子序列，计算其与零向量的DTW距离，以均值和最大值构成二维特征；基于高斯混合模型无监督聚类实现故障自动识别。本发明融合物理机理与数据驱动优势，无需故障样本即可高精度检测早期内短路，解决了阈值法误报率高、模型法适应性差、数据驱动依赖标注样本的难题。

本发明授权基于双状态循环等效电路的锂电池内短路诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双状态循环等效电路的锂电池内短路诊断方法，其特征在于，包括： S1、构建双状态循环神经网络等效电路模型：将电池二阶RC等效电路模型嵌入双状态循环神经网络，通过定制化循环神经网络单元实现状态更新，其内部状态遵循物理方程，随后采用多层感知机拟合开路电压与荷电状态的OCV-SOC关系，所述多层感知机的激活函数为平滑函数； S2、定义加权损失函数：针对电池电压关键区域设计面向端电压的加权均方误差损失函数，对复杂电压区间的预测误差赋予更高权重； S3、模型训练：采用包含学习率衰减和梯度裁剪的复合优化策略，最小化所述加权均方误差损失函数，联合优化等效电路物理参数与多层感知机参数； S4、电压预测：实时获取锂电池的实际电流序列、实际电压序列和电池荷电状态，所述实际电流系列包括N个时间步的实际电流，N≥1；将训练完成的模型输入待测电池的实际电流序列，输出健康状态下的预测电压序列； S5、残差生成：将预测电压序列与实际电压序列比较，计算残差序列； S6、故障特征提取：在滑动窗口下对残差序列进行动态时间规整处理，提取各窗口子序列与零向量的DTW距离，计算距离序列的均值和最大值构成二维故障特征向量； S7、故障识别：基于高斯混合模型对所述二维故障特征向量进行无监督聚类，自动分类健康状态与内短路故障状态，实现无需故障样本的内短路早期诊断； 其中，所述构建双状态循环神经网络等效电路模型包括： 将二阶RC等效电路的离散化状态方程嵌入双状态循环神经网络，其状态更新矩阵表示为： ； 其中为时间常数，电池端电压预测值满足： ； 所述多层感知机表达式为： ； 其中用来拟合开路电压与荷电状态的非线性关系，为MLP子网络的训练参数，激活函数采用； 所述定义加权损失函数包括： ； 其中为电压相关权重函数，在预设电压临界区间内为训练过程中的预测电压；为实际电压。

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