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龙图腾网获悉山东大学申请的专利锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法及装置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：CN120847659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511351910.9，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法及装置是由商云龙;王越;张小强;李京伦;张承慧设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于锂离子电池领域，为解决目前离子电池微过充故障诊断方法难以在线应用的问题，提供一种锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法及装置。锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法包括依次对锂离子电池进行放电、静置、充电及静置操作，确定低频激励参数；获取确定参数的低频激励施加锂离子电池后的电压响应序列，分别基于领域知识和极小随机卷积核变换提取电压响应序列的局部增量特征和全局形态特征；基于局部增量特征和全局形态特征，结合预先训练好的深度学习网络，得到微过充预测值，进而根据微过充程度范围，得到量化的微过充程度。其易于在线应用，能够精准量化微过充程度。

本发明授权锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池微过充故障全面精准定量诊断方法，其特征在于，包括： 依次对锂离子电池进行放电、静置、充电及静置操作，对应获取锂离子电池的放电零状态响应、放电零输入响应、充电零状态响应及充电零输入响应，进而确定出低频激励参数； 获取确定参数的低频激励施加锂离子电池后的电压响应序列，分别基于领域知识和极小随机卷积核变换提取电压响应序列的局部增量特征和全局形态特征； 基于局部增量特征和全局形态特征，结合预先训练好的深度学习网络，得到微过充预测值，进而根据微过充程度范围，得到量化的微过充程度；其中，深度学习网络用于表征局部增量特征和全局形态特征两者与微过充程度的最佳标签之间的关系； 在确定低频激励参数的过程中，为使激励前后电池电量不变，需要满足：； 其中，Q和Qr分别为充放电容量和额定容量，Q小于或等于Qmax%的荷电状态；In为电池静置时的放电幅值，tab为持续放电时间，Ip为电池静置时的充电幅值，tcd为持续充电时间； 在确定低频激励参数的过程中，引入电压约束以确定静置时间： ； 其中，VR是时间到响应电压的映射；t为静置的时间，以静置开始时为0时刻，t-和0+表示t时刻的前一瞬间和0时刻的后一瞬间；Vs为静置设定时间后的稳态电压；目标函数ft的目标是在更短的时间内覆盖更多的电压变化；Vf是电压覆盖因子；约束函数gt等于静置期间覆盖的电压变化除以长时间静置电压变化量，gt大于等于Vf。

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