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龙图腾网获悉南京赤勇星智能科技有限公司申请的专利面向锂电池BMS的智能监测控制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：CN121331991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511870059.0，技术领域涉及：H01M10/42；该发明授权面向锂电池BMS的智能监测控制方法及系统是由李强;吴亚晖;李磊;曹树林;常磊;张常玉设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向锂电池BMS的智能监测控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及电池管理技术领域，尤其涉及面向锂电池BMS的智能监测控制方法及系统；本申请通过集成于单体电芯非活性关联结构表面的多模态传感阵列，突破传统电压电流监测局限，同步采集高频阻抗、微应变和特征蒸汽光谱等微观参数信号；创新性采用经验模态分解算法分离电化学与机械过程本征模态，与光谱信号时域特征融合，实现多物理场信息深度融合；构建通道耦合深度学习网络，通过动态更新算法构建过程指纹图谱，实现全生命周期状态跟踪；基于动态时间规整距离和相似度匹配的失效模式识别，结合多物理场耦合仿真生成靶向控制策略；本申请实现多维度微观参数融合监测，显著提升故障预警精度和电池安全防护能力。

本发明授权面向锂电池BMS的智能监测控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向锂电池BMS的智能监测控制方法，应用于面向锂电池BMS的智能监测控制系统，其特征在于，所述智能监测控制系统配置有多模态传感阵列，所述多模态传感阵列集成于各单体电芯的非活性关联结构表面，所述智能监测控制方法包括： 通过所述多模态传感阵列同步获取单体电芯的高频阻抗信号、微应变信号和特征蒸汽光谱信号； 根据所述高频阻抗信号和微应变信号，通过经验模态分解算法，获得电化学过程和机械过程的本征模态函数分量，将所述本征模态函数分量和特征蒸汽光谱信号进行时域特征融合，形成分离式特征向量集； 根据所述分离式特征向量集，通过构建通道耦合的深度学习网络模型，获得电芯电性能参数，并通过动态更新算法构建电芯内部状态的过程指纹图谱； 将所述过程指纹图谱与预设失效模式进行匹配，通过计算动态时间规整距离和相似度相关系数，识别性能劣化模式及其劣化影响系数； 根据所述性能劣化模式及其劣化影响系数，通过多物理场耦合仿真，获得风险事件概率，生成靶向控制策略； 所述非活性关联结构包括极耳连接区域、外壳侧壁区域和安全阀周边区域，其中： 所述极耳连接区域，用于采集电压响应数据和电流激励数据，通过阻抗计算和频域分析，转换得到所述高频阻抗信号； 所述外壳侧壁区域，用于采集电芯表面的位移变化数据和几何尺寸变化数据，通过应变计算和分布式分析，转换得到所述微应变信号； 所述安全阀周边区域，用于采集气体光谱数据，通过成分识别和光谱分析，转换得到所述特征蒸汽光谱信号； 所述根据所述高频阻抗信号和微应变信号，通过经验模态分解算法，获得电化学过程和机械过程的本征模态函数分量，包括： 根据所述高频阻抗信号，通过添加成对白噪声，获得含噪声阻抗信号； 根据所述含噪声阻抗信号，通过经验模态分解算法迭代筛选，获得含噪声阻抗信号的本征模态函数分量； 根据所述微应变信号，结合多尺度分解和经验模态分解算法，获得各尺度下的候选模态函数； 根据所述含噪声阻抗信号的本征模态函数分量，通过集合平均操作获得电化学过程的本征模态函数分量，根据所述各尺度下的候选模态函数，通过逐层筛选确定机械过程的本征模态函数分量； 根据所述分离式特征向量集，通过构建通道耦合的深度学习网络模型，获得电芯电性能参数，包括： 根据所述分离式特征向量集，按照特征向量的物理过程类别，分别构建对应的独立通道分支网络； 根据所述独立通道分支网络的高维输出特征，通过特征拼接和耦合分析，构建跨通道耦合分支网络； 根据所述独立通道分支网络和跨通道耦合分支网络，通过网络融合训练，构建通道耦合的深度学习网络模型； 根据所述通道耦合的深度学习网络模型，通过同步解耦推理，获得电芯电性能参数。

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