江苏理工学院谈发明获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏理工学院申请的专利基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计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：CN114859235B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210557679.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法是由谈发明;王琪;张士荣;闵孝忠;朱燕婷设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法，包括以下步骤：构建锂电池的等效电路模型；根据等效电路模型建立离散非线性系统状态及观测方程；根据离散非线性的系统状态及观测方程得到扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程；更新扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分；判断扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分的更新过程是否完成：若是，则重构扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程；根据重构的扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程估计锂电池的SOC。本发明能够同时兼顾到起始估计阶段的锂电池SOC估计值收敛速度，以及收敛到容许误差范围内后平稳估计阶段锂电池SOC估计值波形的平滑性。
本发明授权基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建锂电池的等效电路模型； 根据所述等效电路模型建立离散非线性系统状态及观测方程； 根据所述离散非线性的系统状态及观测方程得到扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程； 通过计算所述扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分的低通滤波结果、以及分段变换所述扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分中不同数量级的观测协方差来更新所述扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分； 判断所述扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分的更新过程是否完成： 若是，则引入最大互相关熵准则信息重构所述扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程； 根据重构的所述扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程估计所述锂电池的SOC。
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