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龙图腾网获悉北京浒辰科技有限公司申请的专利一种电池内短路评估的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：CN121522474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511691584.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池内短路评估的方法是由郑阳;齐炜煜设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池内短路评估的方法在说明书摘要公布了：一种电池内短路评估的方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取与融合模块、参数与消耗效应分析模块、融合诊断模块、验证与优化模块，数据采集模块用于电池数据采集，数据预处理模块用于数据预处理，特征提取与融合模块用于参数特征和消耗特征的提取并融合，参数与消耗效应分析模块用于对参数效应和消耗效应进行分析，融合诊断模块用于诊断电池内短路状态，验证与优化模块用于验证和优化电池内短路的评估方法。本发明提出多源动态协同增强型电池内短路监测算法进行特征提取和特征融合，提出电池内短路三阶协同分析算法参数效应分析，提出电池内短路多尺度动态耦合分析算法消耗效应分析，为一种电池内短路评估的方法提供更优的方案。

本发明授权一种电池内短路评估的方法在权利要求书中公布了：1.一种电池内短路评估的系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取与融合模块、参数与消耗效应分析模块、融合诊断模块和验证与优化模块，数据采集模块用于采集高精度电气参数、热参数和机械参数，数据预处理模块用于对采集的多种数据进行预处理，特征提取与融合模块提出多源动态协同增强型电池内短路监测算法分别对参数特征和消耗特征进行提取并融合，多源动态协同增强型电池内短路监测算法具体如下：假设采集的多源数据为，其中，为电气参数数据，即，其中，为第1条电气参数数据，为第2条电气参数数据，为第条电气参数数据，为热参数数据，即，其中，为第1条热参数数据，为第2条热参数数据，为第条热参数数据，为机械参数数据，即，其中，为第1条机械参数数据，为第2条机械参数数据，为第条机械参数数据，假设采样周期为，则采样后的多源数据为，其中，为采样后电池多源数据矩阵，为第次采样的电气参数数据，为第次采样的热参数数据，为第次采样的机械参数数据，为提高微短路瞬态特征信噪比，提出强化微分运算以强化瞬态特征提取能力，强化微分运算为，，其中，为数据在第次采样的微分特征值，为消除采样周期影响的标准化系数，为差分算子，为的差分运算，为第次采样后的电气参数数据，为第次采样后的电气参数数据，为第次采样后的电气参数数据，为第次采样后的电气参数数据，为实现特征权重自适应，提出SOH关联函数以提升关键参数的贡献度，多物理场加权能量为，，，其中，为多物理场加权融合特征值，用于综合表征多物理场信号的异常程度，为电气参数的权重系数，为热参数的权重系数，为机械参数的权重系数，三个权重系数因输入参数不同而数值不同，为在时刻归一化后的电压变化率，为在时刻归一化后的温度梯度向量模值，为在时刻归一化后的机械应变变化率，为动态权重系数，为权重衰减斜率，为第次充放电循环的健康状态，为量化信号无序性，提出将固定基准改为滑动均值以降低循环老化带来的基线漂移影响，故多模态数据特征提取为，其中，为第次采样的信息熵特征值，为滑动窗口大小，为窗口内的偏移索引，为历史采样数据，为滑动窗口均值，为计算每个数据点与窗口均值的平方偏差； 然后进行特征融合处理，为捕捉多物理场协同异常，提出多模态数据频域耦合分析以压缩计算量，耦合功率谱密度为，其中，为耦合功率谱密度，为故障敏感频段上限，为故障敏感频段下限，为频率自变量，多物理场加权融合特征值，为微分算子，为强化早期信号特征，提出将固定带宽改进为老化相关动态聚焦以提高频谱宽度对微弱故障的敏感度，动态聚焦带宽为，其中，为动态聚焦带宽，为频谱中心频率，系数为缩放因子，用于将无量纲的老化指标映射为带宽调整量，为归一化后的电压变化历史累计量，即，其中，为第次循环的特征电压变化，为电压变化绝对值，多源动态协同增强型电池内短路监测算法首先提出强化微分运算以强化瞬态特征提取能力，然后提出SOH关联函数以实现特征权重自适应，然后提出将固定基准改为滑动均值以降低循环老化带来的基线漂移影响，然后提出多模态数据频域耦合分析和将固定带宽改进为老化相关动态聚焦以进行特征融合，实现对电池参数特征和消耗特征的提取和融合； 参数与消耗效应分析模块包括参数效应分析单元和消耗效应分析单元，参数效应分析单元提出电池内短路三阶协同分析算法对参数效应进行分析，电池内短路三阶协同分析算法具体如下：为解决传统底阶差分对微弱信号不敏感的问题，提出三阶微分特征增强以提高对微弱信号的敏感度，三阶微分特征值为，其中，为三阶微分特征值，即电池多源数据在时刻的瞬态变化强度，为第次采样，为采样周期，为三阶微分法标准化系数，为的三阶微分运算，即，为第次采样的电气参数数据，为第次采样的电池多源数据，为第次采样的电池多源数据，为第次采样的电池多源数据，为解决单一参数误报问题，提出多物理场协同验证以实现短路定位，验证结果计算为，其中，为计算的验证结果，为电池的基础阈值，为在时刻归一化后的温度梯度向量模值，为在时刻归一化后的机械应变变化率，阈值2.0和5.0为针对无量纲参数的示例值，实际应用中需针对具体电池型号和传感器通过实验标定，为实现全生命周期阈值调整，提出老化自适应决策，即，其中，为老化自适应阈值，为老化敏感系数，为归一化后的电压变化历史累计量，充电结束后电压衰减率的计算为，其中，为衰减率因子，为充电结束时刻，为弛豫结束时刻，为电压变化率，为电压变化率的绝对值，构建三维热模型进行三维热残差分析，即，其中，为电池长度方向，为电池宽度方向，为电池厚度方向，为温度残差，为实测温度，为温升系数，量纲为，为工作电流，为空间热阻分布，然后进行在线EIS监测低频阻抗并通过DRT识别特征时间常数，阻抗DRT分析计算为，，其中，为SEI膜特征时间常数，为实测阻抗谱，为时间常数，为分布弛豫时间函数，为模型阻抗谱，为L2范数，为正则化系数，电池内短路三阶协同分析算法首先提出三阶微分特征增强以提高对微弱信号的敏感度，然后提出多物理场协同验证以实现短路定位，然后提出老化自适应决策以实现全生命周期阈值调整，最后进行电压衰减率计算、三维热模型构建以及通过DRT识别特征时间常数计算，以此来实现对参数效应的精确分析； 消耗效应分析单元提出电池内短路多尺度动态耦合分析算法对消耗效应进行分析，电池内短路多尺度动态耦合分析算法具体如下：每个循环的库仑效率计算为，其中，为第次循环库仑效率，为放电容量，为充电容量，为容量衰减量，为当前满充容量，为初始满充容量，为识别活性物质损失，通过差分容量进行计算分析，即，，其中，为差分容量，为第个离散容量点，为第个离散容量点，为第个离散电压点，为第个离散电压点，为特征峰电压偏移量，为当前循环峰值电压，为初始参考峰值电压，环境温度的静置条件下，异常损耗通过能量平衡方程进行计算，即，，其中，为自放电率，为静置开始时刻，为静置结束时刻，为电压对时间的变化率，为能量损失，为等效漏电流，为电气参数数据，OCV-SOC关系变化为，其中，为OCV曲线偏移积分，为当前开路电压-SOC曲线，为参考OCV-SOC曲线，为充电状态，电池内短路多尺度动态耦合分析算法首先提出库仑效率计算方法以进行容量衰减监测，然后提出通过差分容量分析以识别活性物质损失，然后提出通过能量平衡方程进行异常损耗计算，最后提出OCV-SOC关系变化以对消耗效应进行诊断，以此来实现对消耗效应的精确分析；融合诊断模块用于融合参数效应分析结果和消耗效应分析结果对诊断电池内短路状态进行诊断，验证与优化模块用于验证和优化电池内短路的评估方法。

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