买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测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：CN116184213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310143365.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法是由王子赟;熊林宏;张俊杰;边天贻;王艳;纪志成设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法，属于锂离子电池管理系统领域。本申请方法中提出一种新的粒子滤波算法，通过设定两个粒子权重阈值p1和p2，对权值大于p1的粒子进行复制，对权值小于p2的粒子淘汰，其余粒子保留，既避免了重复计算权值小的粒子，而且一定程度上保留了粒子多样性，避免粒子退化，利用新的粒子滤波算法确定双指数经验预测模型的最优参数，对锂离子电池未来容量衰减趋势进行预测，从而提高了预测精度和可靠性，而且不需要统计计算相似或相同结果的权重累计值，因此计算量大大减小。

本发明授权一种基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：定义锂离子电池的容量Q表示电池的剩余寿命，归一化初始容量为1，当容量小于预设的容量阈值时，则认为电池达到使用寿命； 步骤二：采用双指数经验预测模型对已采集的电池容量退化数据进行拟合，确定所述双指数经验预测模型的四个参数a、b、c、d的初始值a0、b0、c0、d0； 步骤三：建立改进粒子滤波算法的粒子集Xm，滤波器状态Xpf，电池容量观测量Z，滤波器预测的电池容量Zm，滤波器滤波后的电池容量预测值Zpf，粒子重要性权值W；其中，粒子集Xm中包含M个粒子，m＝1,2,…,M；设定粒子滤波算法的循环次数k达到N时结束循环； 将初始参数a0、b0、c0、d0加上过程噪声，对粒子集状态初始化； 步骤四：令粒子滤波算法的循环次数k＝2，在循环次数k处进行粒子初始化采样，根据粒子采样值代入所述双指数经验预测模型，计算M个粒子对应的电池容量预测值，根据预测值，计算粒子的重要性权值，并归一化权重； 步骤五：设定阈值p1和p2对粒子进行重采样，p1＞p2，对权值大于p1的粒子进行复制，对权值小于p2的粒子淘汰，其余粒子保留；对粒子进行相应的复制、淘汰和保留后，更新粒子滤波器Xpf，用更新后的状态计算滤波器滤波后的电池容量预测值Zpf； 步骤六：令k＝k+1，返回步骤四，直到k＝N，完成粒子滤波器Xpf和滤波器滤波后的电池容量预测值Zpf的更新； 步骤七：设定预测开始的循环周期S＝N-FC，其中FC表示预测周期数，N表示循环周期总数；根据步骤六中得到的更新后的粒子滤波器Xpf确定所述双指数经验预测模型的四个参数a、b、c、d的取值，利用所述双指数经验预测模型预测循环周期内锂离子电池的容量Zpf，根据容量预测锂离子电池的剩余寿命。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。