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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应用于电动垂直起降飞机的电池多维健康指标联合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：CN119335408B 。

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：202411508852.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种应用于电动垂直起降飞机的电池多维健康指标联合估算方法是由杨驹丰;张希;黄文新;范国栋;马忠臣;陈顺;叶思逸设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于电动垂直起降飞机的电池多维健康指标联合估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于电动垂直起降飞机的电池多维健康指标联合估算方法，包括：离线获取模型输入和输出参数矩阵；归一化处理输入输出数据；采用多输出最小二乘支持向量回归算法训练估算模型；记录起飞阶段电池电流和电压数据；归一化处理记录数据并代入估算模型；反归一化处理输出健康指标。本发明提出的方法具有以下3点优势：1本发明综合考虑电池能量和功率衰退，可更加全面准确的体现机载电池系统健康状态；2本发明将起飞阶段电池电流和电压数据集作为估算模型输入，可全面挖掘电池老化信息，提高了模型的准确性和泛化性；3本发明使用的多输出最小二乘支持向量回归算法在保证模型训练效率的同时，提高了估算精度。

本发明授权一种应用于电动垂直起降飞机的电池多维健康指标联合估算方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于电动垂直起降飞机的电池多维健康指标联合估算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，根据电动垂直起降飞机用动力电池老化测试数据，获取电池健康指标估算模型输入参数矩阵和输出参数矩阵； S2，对步骤S1中获取的输入参数集和输出参数集数据进行归一化处理，作为电池多维健康指标估算模型的训练集； S3，根据步骤S2中得到的训练集，采用多输出最小二乘支持向量回归算法，构建基于电动垂直起降飞机起飞阶段数据的电池多维健康指标联合估算模型并存储； S4，在电动垂直起降飞机起飞阶段，记录并存储电池时间-电流序列和时间-电压序列； S5，当起飞阶段结束后，对步骤S4中记录的电流和电压数据进行归一化处理，并组成归一化输入参数集； S6，将步骤S5中获取的归一化输入参数集代入步骤S3中所得的电池多维健康指标联合估算模型，得到模型输出参数集； S7，反归一化处理步骤S6中得到的模型输出参数集，得到电池多维健康指标； 所述的步骤S1中，将电池容量、欧姆内阻以及欧姆内阻与极化内阻之和作为电池健康指标估算模型输出参数矩阵，其中，电池容量通过对参考性能测试中恒流放电阶段时间-电流序列数据采用安时积分法得到；电池欧姆内阻的计算表达式为： 其中，Ro为电池欧姆内阻，Vt,0和Vt,1分别为阶跃电流激励初始时刻和1秒后的电池端电压值，IL,0和IL,1分别为阶跃电流激励初始时刻和1秒后的电流值，电池欧姆内阻与极化内阻之和的计算表达式为： 其中，Rp为电池极化内阻，Vt,30和IL,30分别为阶跃电流激励30秒后的电池端电压和电流值。

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