重庆邮电大学陈俊生获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于多特征融合的电池组内短路故障检测方法和系统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：CN119846475B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510063407.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于多特征融合的电池组内短路故障检测方法和系统是由陈俊生;刘青松;李阳;刘明杰;孙荣利;胡娅玲;朴昌浩;张杰设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多特征融合的电池组内短路故障检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多特征融合的电池组内短路故障检测方法和系统。该方法包括：实时间隔抽样电池组内各单体的电压数据、电流数据和探针温度数据；根据该电压数据计算得到平均最大电压差F1；根据该电压数据经过去中心化处理后，计算得到最大去中心化电压偏差F2；根据该电流数据和探针温度数据，计算加权绝对电流‑温升比率F3；将所述平均最大电压差F1、最大去中心化电压偏差F2和加权绝对电流‑温升比率F3整合为特征点，将特征点整合映射为数据点；利用DBSCAN聚类算法对各数据点进行聚类，得到各异常数据点，根据各异常数据点得到电池组内中短路的电池单体。本发明采集电池组内电压、电流、温度数据，提取三种特征来表征电池组状态，能明显提高检测准确率和检测及时性。
本发明授权基于多特征融合的电池组内短路故障检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于多特征融合的电池组内短路故障检测方法，其特征在于，包括： 实时间隔抽样电池组内各单体的电压数据、电流数据和探针温度数据; 根据电池组内各单体的电压数据，计算得到平均最大电压差； 根据电池组内各单体的电压数据，经过去中心化处理，计算得到最大去中心化电压偏差； 根据电池组内各单体的电流数据和探针温度数据，计算加权绝对电流-温升比率； 对所述平均最大电压差、最大去中心化电压偏差和加权绝对电流-温升比率进行归一化处理，将经归一化处理后的特征整合为特征点，将特征点整合映射为数据点； 利用DBSCAN聚类算法对映射得到的各数据点进行聚类，得到各异常数据点，根据各异常数据点得到电池组内中短路的电池单体。
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