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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种无人机动力电池荷电状态精准估算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：CN120539605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511047281.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种无人机动力电池荷电状态精准估算方法是由李金波;许缪锟;郑昊宇;方宽宏;伍群芳;丁鹏飞;姚泽呈;张鸿亿安设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机动力电池荷电状态精准估算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池荷电状态估算技术领域，公开了一种无人机动力电池荷电状态精准估算方法，其技术方案要点是：多模态动态数据采集与预处理，量子‑经典混合建模与特征提取，元学习驱动的动态自适应优化，不确定性量化与安全边界管理，采用多模态动态数据采集与预处理、量子‑经典混合建模、元学习驱动的动态自适应优化及不确定性量化与安全边界管理技术，解决了无人机动力电池荷电状态估算中因多模态数据耦合复杂、电池极化效应与老化特性非线性强，导致传统方法在动态飞行工况下估算精度不足、适应性差的问题。

本发明授权一种无人机动力电池荷电状态精准估算方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机动力电池荷电状态精准估算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、多模态动态数据采集与预处理：设计集成多类型传感器的阵列，采集无人机飞行状态与电池物理状态的多维度数据，通过时间同步与噪声过滤、特征提取进行时空对齐预处理，构建多维时序数据集； S2、量子‑经典混合建模与特征提取：将量子计算理论与分数阶元件引入等效电路模型构建量子增强等效电路模型，结合物理启发的时空图神经网络，从空间和时间维度提取融合电池物理规律与多模态数据时空特征的特征向量； S3、元学习驱动的动态自适应优化：构建分层强化学习框架，通过任务类型识别与参数动态调整实现不同飞行工况下模型的自适应优化，结合元学习迁移机制适配电池老化状态； S4、不确定性量化与安全边界管理：融合蒙特卡洛dropout与量子相对熵理论构建量子贝叶斯推理层，输出荷电状态概率分布及估算置信度，基于高斯过程回归构建动态安全阈值系统，实现安全边界管理； 量子增强等效电路模型中，采用量子分数阶电容和量子分数阶电阻替换传统RC网络，通过量子变分算法优化量子修正电容和电阻的参数，利用分数阶算子描述极化电压对历史电流激励的记忆效应； 物理启发时空图神经网络在空间维度上，将电池表面温度场转化为带权无向图，将激光雷达点云数据转化为飞行姿态图，并通过图注意力机制实现跨模态特征融合； 物理启发时空图神经网络在时间维度上，基于Transformer架构构建时序网络，嵌入Butler‑Volmer方程及OCV‑SOC非线性关系作为物理约束，所述OCV‑SOC非线性关系通过多项式拟合建模。

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