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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于微分代数方程的锂电池等效电路模型参数辨识四步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：CN115980583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310026485.0，技术领域涉及：G01R31/36；该发明授权基于微分代数方程的锂电池等效电路模型参数辨识四步法是由屈治国;胡宇;王强;吴若冰设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微分代数方程的锂电池等效电路模型参数辨识四步法在说明书摘要公布了：公开了一种基于微分代数方程的锂电池等效电路模型参数辨识四步法，方法中，选择锂电池的等效电路模型并建立微分代数方程；根据方程和电池端电压、电流值构建损失函数，并确定相关约束条件和辨识参数初值；求解常微分方程组，根据求解结果和电池端电压、电流值计算损失函数，对损失函数各个自变量求偏导，代入梯度下降法中，得到下一次迭代的辨识参数值；重复迭代直至得到损失函数的最小值，根据辨识参数值预测锂电池的伏安特性和荷电状态。本方法通过建立数学模型，构建损失函数，使用梯度下降优化方法和数值解法实现了锂电池等效电路模型的参数辨识，可以拟合充放电全过程，收敛速度更快，电池性能预测精度高。

本发明授权基于微分代数方程的锂电池等效电路模型参数辨识四步法在权利要求书中公布了：1.一种基于微分代数方程的锂电池等效电路模型参数辨识四步法，其特征在于，其包括以下步骤， 步骤1：选择锂电池等效电路模型并建立微分代数方程，微分代数方程形式用式1表示： 1， 其中t是自变量，表示时间，A和B是自变量t的矩阵函数，F是t的向量函数，xt是未知数的向量，微分代数方程的矩阵函数A是非奇异的，基于微分代数方程得到常微分方程组，常微分方程组形式用式6表示： 6， 其中，F是向量函数，t是自变量，u是因变量，上标n表示u的n阶导数； 步骤2：从锂电池测试或仿真中获取电池端电压值和电流值以及锂电池的初始状态值，以及根据所述微分代数方程构建损失函数，并建立相关约束条件，损失函数形式用式2表示： 2， 式中，X表示输入参数，y表示观测结果，distance表示观测样本和仿真结果的空间距离，表示等效电路模型对应的数学模型,ω表示模型参数，p表示概率，表示损失函数，相关约束条件用式3-式4表示： 3， 4， 式3为等式约束，式4为不等式约束，其中，x表示状态量，包括等效电路模型的端电压、端电流和各个支路的电流、电压值，l表示等式约束个数，m表示不等式约束个数，c表示约束关系，下标i表示约束条件的次序，ε表示约束条件的集合； 步骤3：使用梯度下降法和数值解法得到所述损失函数最小值，梯度下降法形式如式5所示： 5， 其中，右式的x表示当前迭代的辨识参数值，左式的x表示下一次迭代的辨识参数值，i表示迭代次数，eta表示学习率，L表示损失函数； 步骤3-1，通过当前迭代的辨识参数值求解式6表示的常微分方程组；步骤3-2，根据常微分方程组求解结果和实验结果计算损失函数；步骤3-3，损失函数对其各个自变量求偏导，得到由偏导数组成的向量，从而计算下一次迭代的辨识参数值，重复步骤3-1至步骤3-3直至迭代得到损失函数的最小值作为辨识参数值； 步骤4：根据所述辨识参数值预测锂电池伏安特性和荷电状态，常微分方程组为最优化问题的约束条件，损失函数为最优化问题的目标函数，通过解最优化问题求得损失函数的最小值，最优化问题如式7-式9所示： 7， 8， 9，在锂电池整个充放电阶段进行参数辨识，拟合出来的模型参数更符合整体充放电曲线，也能够将整个充放电阶段切分成若干个子阶段，再进行参数辨识。

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