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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利车载质子交换膜燃料电池高鲁棒性状态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：CN119133525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411090989.X，技术领域涉及：H01M8/04298；该发明授权车载质子交换膜燃料电池高鲁棒性状态估计方法是由岳宏伟;何洪文设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本车载质子交换膜燃料电池高鲁棒性状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种车载质子交换膜燃料电池高鲁棒性状态估计方法，依次通过建立燃料电池空气供给系统机理模型，分析系统响应对关键参数的敏感性实现参数筛选，构建基于多新息容积Kalman滤波器和基于关键参数的增广状态Kalman滤波器，以及基于有效性检验和模糊逻辑的融合估计，实现了对基于标准多新息容积Kalman滤波器有效性的实时验证以及两种估计结果的动态融合，从而提供了适用于各种条件情况下对质子交换膜燃料电池系统内部的精确观测方式，相比其他现有技术，本发明能够有效提高模型失配情况下对不可测变量的估计性能，更有利于为燃料电池系统控制提供支持。

本发明授权车载质子交换膜燃料电池高鲁棒性状态估计方法在权利要求书中公布了：1.车载质子交换膜燃料电池高鲁棒性状态估计方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、基于质子交换膜燃料电池PEMFC空气供给系统中包括空压机、进气歧管、阴极流道、排气歧管的物理结构与性质以及电化学反应过程机理，建立PEMFC系统集总参数模型； 步骤2、确定所述PEMFC系统集总参数模型中涉及的结构特征参数、环境参数以及静态特征参数，确定主要系统参数来建立系统状态变量，并在此基础上构建相应的系统状态方程； 步骤3、选取主要系统参数以外可能影响系统状态变量的参数，通过执行基于方差的全局灵敏度分析筛选出关键参数； 步骤4、基于三阶容积规则建立标准容积Kalman滤波器的状态预测方程和测量预测方程，用于对系统状态进行预测；在状态更新过程中引入新息矩阵，从而以多新息Kalman滤波的方式实现预测值与传感器测量值的融合，使系统状态更新； 步骤5、利用步骤2得到的系统状态变量以及步骤3筛选出的关键参数建立增广状态的系统状态变量及相应系统状态方程，并基于标准Kalman滤波对系统状态进行预测更新； 步骤6、针对多新息Kalman滤波的结果计算归一化新息平方及其变化并与相应阈值比较来执行有效性检验，若超过阈值表明检验未通过，此时以增广状态系统的标准Kalman滤波结果作为最终的系统状态估计结果；若不超过阈值则将经多新息Kalman滤波和增广状态系统的标准Kalman滤波结果加权融合来得到最终的系统状态估计结果。

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