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龙图腾网获悉江苏大学;上海交通大学申请的专利一种融合恒压充电阶段多维特征参数的锂离子电池健康状态估算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：CN119125930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411308217.9，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种融合恒压充电阶段多维特征参数的锂离子电池健康状态估算方法是由杨驹丰;蔡英凤;张希;邬明宇;牛若尘;王振设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合恒压充电阶段多维特征参数的锂离子电池健康状态估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合恒压充电阶段多维特征参数的锂离子电池健康状态估算方法，包括：离线确定电池模型具体结构；计算并提取电池恒压工况下对应不同等效截止电流的电流曲线显性候选特征参数和隐性候选特征参数；进行斯皮尔曼相关性分析，确定表征电池老化的特征参数集合及对应的有效电流区间；构建对应不同等效恒压截止电流的电池健康状态估算模型并存储；记录并存储电池恒压充电时间‑电流序列，并实时计算显性特征参数；查询得到对应实际恒压充电截止电流值的电池健康状态估算模型；估算电池的实际健康状态。本发明相比于基于动态放电数据和恒流充电数据的电池健康状态估算方法，本发明提供的估算方法具有较高的鲁棒性。

本发明授权一种融合恒压充电阶段多维特征参数的锂离子电池健康状态估算方法在权利要求书中公布了：1.一种融合恒压充电阶段多维特征参数的锂离子电池健康状态估算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，根据恒压工况内电池开路电压特性及通用模型结构，确定电池模型具体结构； S2，根据全生命周期内电池恒压工况数据，计算并提取电池恒压工况下对应不同等效截止电流的电流曲线显性候选特征参数和隐性候选特征参数； S3，对步骤S2得到的显性和隐性特征参数进行斯皮尔曼相关性分析，确定表征电池老化的特征参数集合及对应的有效电流区间； S4，结合智能优化算法与机器学习算法，构建对应不同等效恒压截止电流的电池健康状态估算模型并存储； S5，当电池进入恒压充电模式后，记录并存储电池恒压充电时间-电流序列，并实时计算步骤S3所确定的显性特征参数； S6，当充电过程结束后，记录实际恒压充电结束时对应的实际截止电流值，并根据其所在的有效电流区间，计算提取对应的有效隐性特征参数，并基于步骤S5计算所得的显性特征参数，根据有效电流区间，筛选提取出有效显性特征参数，组成特征参数集合； S7，根据实际恒压充电截止电流值以及步骤S4中存储的恒压充电等效截止电流的关系，查询得到对应实际恒压充电截止电流值的电池健康状态估算模型； S8，将步骤S6中获取的特征变量代入步骤S7中所得的对应实际恒压充电截止电流的电池实际健康状态估算模型，估算电池的实际健康状态。

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江苏大学;上海交通大学，其通讯地址为：212013 江苏省镇江市京口区学府路301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”。

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