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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于数据驱动建模以及扩展卡尔曼滤波算法的电车空调制冷回路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：CN119808363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411798259.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于数据驱动建模以及扩展卡尔曼滤波算法的电车空调制冷回路状态估计方法是由袁荣棣;马俊超;张开碧;印钦;王若羽设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动建模以及扩展卡尔曼滤波算法的电车空调制冷回路状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据驱动建模以及扩展卡尔曼滤波算法的电车空调制冷回路状态估计方法，属于电车空调系统制冷回路状态监测领域。该方法包括：基于移动边界法、动量定律、质量守恒定律以及能量守恒定律建立连续状态空间方程；采集实车数据，基于最小二乘搜索方法辨识系统状态方程的系统参数；并离散化处理连续状态空间方程；根据离散化状态空间方程以及辨识系统参数，采用扩展卡尔曼滤波的方法估计冷媒回路状态。本发明采用灰箱模型与移动边界法，结合最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波，实现了冷媒回路系统的高效建模与精确状态监测。该方法简化了建模复杂性，提高了实时性和精度，为汽车空调系统性能提升提供了重要支撑。

本发明授权基于数据驱动建模以及扩展卡尔曼滤波算法的电车空调制冷回路状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动建模以及扩展卡尔曼滤波算法的电车空调制冷回路状态估计方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1、基于移动边界法、动量定律、质量守恒定律以及能量守恒定律建立连续状态空间方程； 在建立的数学模型基础上，建立连续状态空间方程： 式中，A1,A2,A3、B1,B2,B3,B4、C1,C2,C3,C4,C5,C6、D1,D2,D3、E1,E2,E3,E4,E5,E6分别表示制冷回路状态方程的系统参数，le表示蒸发器两相段长度，Twfe表示蒸发器壁面温度，Av表示膨胀阀开口面积，Pc,Pe分别表示冷凝器与蒸发器压力；αoe表示蒸发器传热系数，其与蒸发器风扇转速相关，Nefan表示蒸发器风扇转速；Twfc表示冷凝器壁面温度；lc表示冷凝器两相段长度，αoc表示冷凝器传热系数，其与冷凝器风扇转速相关，Ncfan表示冷凝器；Ncomp表示压缩机转速； u＝[NcompNefanNcfanAv]Τ x＝[lePeTwfePcTwfc]Τ u为状态方程输入量；x为状态方程状态量； 连续状态空间方程基于以下假设： 膨胀阀质量流量假设与蒸发器进口质量流量和冷凝器出口质量流量相同；压缩机质量流量假设与冷凝器进口质量流量、蒸发器出口质量流量相同；蒸发器入口焓值假设与膨胀阀出口焓值相同；蒸发器出口的焓值假设压与缩机进口的焓值相同；压缩机出口的焓值假设与冷凝器进口的焓值相同；冷凝器出口焓值假设与膨胀阀进口焓值相同； S2、采集实车数据，基于最小二乘搜索方法辨识系统状态方程的系统参数；并离散化处理连续状态空间方程； S3、根据离散化状态空间方程以及辨识系统参数，采用扩展卡尔曼滤波的方法估计冷媒回路状态； 在步骤S3中，采用扩展卡尔曼滤波的方法估计冷媒回路状态x＝[lePeTwfePcTwfc]Τ，其中，扩展卡尔曼滤波过程包括： S31、初始化协方差矩阵P0以及设计系统状态量初始值x0； S32、基于上一时刻k-1的后验估计值，通过离散状态方程计算得到当前时刻k的先验估计状态； 式中，φk-1表示前一时刻的雅可比矩阵，雅可比矩阵用作卡尔曼滤波增益的计算以及状态的更新，表示前一时刻的后验估计值； S33、使用上一时刻k-1的后验估计协方差来计算当前时刻k的先验估计协方差Pkk-1； 其中，Qk-1表示过程噪声协方差矩阵； S34、基于当前时刻k的先验估计协方差矫正卡尔曼增益Kk； 其中，Hk为观测矩阵，R为观测噪声协方差矩阵； S35、将卡尔曼滤波器的预测值和测量值按照卡尔曼增益的比例相融合，得到后验估计值； 其中，yk为状态方程输出； S36、计算出卡尔曼滤波器的后验估计协方差，用作下一轮计算： Pk＝Pkk-1-KkHkPkk-1 下标kk-1代表先验估计。

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