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龙图腾网获悉奇瑞汽车股份有限公司申请的专利一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线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：CN118759388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202410964268.0，技术领域涉及：G01R31/385；该发明授权一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法是由陶凤英;程琳;徐冠林;朱紫薇设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理系统技术领域，具体涉及了一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，主要步骤为：确定系统状态变量和系统观测变量；建立系统状态方程和系统观测方程；根据扩展卡尔曼滤波算法建立电池容量估计的递推模型；确定初始信息后根据递推模型估计电池容量。本发明对充放电量和SOC的误差敏感度较低，可以在电池实际使用过程中实现电池容量在线估计，迭代一定次数后，可以摆脱对电池初始容量的依赖。

本发明授权一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 确定系统状态变量和系统观测变量，所述系统状态变量为电池容量，所述系统观测变量为充放电过程中电池的电量变化值和对应SOC变化量； 建立系统状态方程和系统观测方程，所述系统状态方程如下所示： 其中，系统状态变量为次迭代的电池容量，为次迭代的过程噪声，由于相邻两次迭代的电池容量损失可以忽略不计，因此系统状态函数； 所述系统观测方程如下所示： 其中，次迭代的系统观测变量是含有和的列向量，即，为次迭代的电量变化值，为次迭代的SOC变化量，为次迭代的系统观测噪声，系统观测函数； 根据扩展卡尔曼滤波算法建立电池容量估计的递推模型，所述建立电池容量估计的递推模型包括如下步骤： 计算系统状态预测值，公式如下所示： 其中，为次迭代的系统状态估计值，为基于获得的次迭代系统状态预测值； 计算系统状态协方差矩阵预测值，公式如下所示： 其中，为次迭代系统状态协方差矩阵估计值，为基于获得的次迭代系统状态协方差矩阵预测试，为系统状态函数关于状态变量的雅各比矩阵，为系统状态函数关于过程噪声的雅各比矩阵，为系统过程噪声的协方差矩阵； 计算卡尔曼增益,公式如下所示： 其中，是次迭代的卡尔曼增益，是系统观测函数关于系统状态噪声的雅各比矩阵，是系统观测噪声的协方差矩阵，是系统观测函数关于系统状态变量的雅各比矩阵，会随着系统观测量的变化而变化； 更新系统状态估计值,公式如下所示： 其中，为次迭代系统状态预测值，是系统观测变量，是次迭代的卡尔曼增益；是系统观测函数； 更新系统状态协方差矩阵估计值，公式如下所示： 其中，为系统状态协方差矩阵预测值，是次迭代的卡尔曼增益，是系统观测函数，是阶次与一致的单位矩阵； 确定初始信息后根据递推模型估计电池容量。

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