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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基于协同传感的耐低温锂电池BMS监控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：CN121276362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511850638.9，技术领域涉及：G01R31/382；该发明授权基于协同传感的耐低温锂电池BMS监控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2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于协同传感的耐低温锂电池BMS监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及锂电池智能监控领域，尤其涉及基于协同传感的耐低温锂电池BMS监控方法及系统；本发明获取低温耐受型锂电池的表面温度分布、环境温度和电化学参数，通过时空对齐和数据融合构建多源状态特征矩阵；施加复合电流激励信号，结合阻抗分析和频谱分析提取阻抗参数、非线性失真分量和电化学应力因子，形成多维特征向量；利用决策级融合，获得状态监控结果；通过多传感融合和多维特征融合，全面表征低温耐受型锂电池的特殊内部状态，针对其独特电化学行为特征进行早期风险识别和预警，相比普通锂电池监控方法，显著提升了对低温耐受型锂电池在低温环境下状态监控的准确性、鲁棒性和实时性。

本发明授权基于协同传感的耐低温锂电池BMS监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于协同传感的耐低温锂电池BMS监控方法，其特征在于，包括： 采集低温耐受型锂电池的表面温度分布数据、环境温度数据和电化学参数； 向所述低温耐受型锂电池施加复合电流激励信号，同步采集低温耐受型锂电池的电压响应信号，通过阻抗分析获取预设特征频点下的阻抗参数； 根据所述电压响应信号，通过频谱分析提取非线性失真分量，获得弛豫电压曲线，对所述弛豫电压曲线进行微分处理，获得电化学应力因子； 根据所述表面温度分布数据、环境温度数据和电化学参数，通过时空对齐和数据融合，构建多源状态特征矩阵； 根据所述阻抗参数、非线性失真分量和电化学应力因子，通过特征融合形成多维特征向量； 根据所述多源状态特征矩阵和多维特征向量，通过深度学习算法进行决策级融合，获得状态监控结果； 所述复合电流激励信号包括基频激励信号、高频扰动信号和预设的电流中断序列，其中： 所述基频激励信号具有预设幅值和频率，用于激发低温耐受型锂电池的电化学响应； 所述高频扰动信号的幅值小于所述基频激励信号的幅值，频率大于所述基频激励信号的频率，用于获取低温耐受型锂电池在预设特征频点下的阻抗参数； 所述预设的电流中断序列包含多个预设时长的电流中断点，用于获取低温耐受型锂电池的弛豫电压； 所述复合电流激励信号的频率范围覆盖低温环境下低温耐受型锂电池从扩散过程到电荷转移过程的特征频谱，所述低温环境的温度范围基于行业标准确定； 所述根据所述电压响应信号，通过频谱分析提取非线性失真分量，获得弛豫电压曲线，包括： 根据所述电压响应信号，通过自适应小波变换和短时傅里叶变换，获取基波频率成分及其谐波频率成分； 根据所述谐波频率成分，通过频谱分析方法，提取所述谐波频率成分的幅值和相位信息，构建非线性失真分量； 根据所述非线性失真分量，通过分段线性与非线性混合拟合方法，构建电化学参数与电压响应的映射关系模型； 根据所述映射关系模型，通过提取所述电压响应信号对所述预设的电流中断序列的瞬态响应特性，获得弛豫电压曲线； 对所述弛豫电压曲线进行微分处理，获得电化学应力因子，包括： 根据所述弛豫电压曲线，通过多阶微分处理，获得电压变化率曲线、电压加速度曲线和电压跃变特性曲线； 从所述电压变化率曲线、电压加速度曲线和电压跃变特性曲线中识别各曲线的极值点、拐点和稳态点，计算各特征点对应的时间常数和幅值参数； 根据所述时间常数和幅值参数，构建锂电池等效电路模型，通过将时间常数映射为电化学反应速率常数，将幅值参数映射为极化阻抗参数，并结合温度补偿函数，建立所述等效电路模型与低温条件下低温耐受型锂电池的电化学动力学特性的关联关系； 根据所述极化阻抗参数、电化学反应速率常数和关联关系，分别计算得到极化应力系数、动力学响应系数和温度补偿系数，组合形成电化学应力因子。

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