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龙图腾网获悉江苏前行新能源科技有限公司申请的专利基于电压内阻关联分析的换电过程电池健康实时诊断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：CN120761880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511284966.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于电压内阻关联分析的换电过程电池健康实时诊断方法是由赵来远;齐国庆;尹阳光;张莹设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电压内阻关联分析的换电过程电池健康实时诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池科学技术领域，具体为基于电压内阻关联分析的换电过程电池健康实时诊断方法。具体实现步骤包括：首先捕捉电池连接与断开瞬间的高频瞬态信号，基于信号对称性评估机制对高频瞬态信号进行实时评估和纠错。接着，设计电池健康模型，模型通过AI模型部分生成非线性内阻谱，并以健康状态物理模型作为先验知识进行约束。健康状态物理模型根据内阻谱调整参数，输出初始健康状态。最后，利用元学习训练电池健康验证模型，模型输出健康状态预测值，通过误差智能融合方法得到电池健康验证模型的误差和健康状态预测值的误差的融合结果，并根据融合结果对健康状态预测值与初始电池健康状态进行加权平均确定最终电池健康状态。

本发明授权基于电压内阻关联分析的换电过程电池健康实时诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于电压内阻关联分析的换电过程电池健康实时诊断方法，其特征在于，包括： 构建瞬态信号捕捉模型，获取电池运行参数，将所述参数输入所述模型，学习并动态地调整捕捉时长；识别并捕捉电池连接与断开瞬间的高频瞬态信号，同时基于信号对称性评估机制对高频瞬态信号进行实时评估和纠错； 构建电池健康诊断模型，包括AI模型和健康状态物理模型，通过AI模型分析瞬态信号与电池参数之间的非线性关系，生成非线性内阻谱；根据非线性内阻谱调整健康状态物理模型内部参数；所述健康状态物理模型基于物理损失对AI模型进行约束，并补偿开路电压；通过电压内阻关联性分析所述内部参数和补偿后的开路电压，输出初始健康状态； 通过元学习训练电池健康验证模型，所述非线性内阻谱和初始健康状态作为输入，初始健康状态提供先验知识作为引导信号，得到健康状态预测值，并通过误差智能融合方法得到电池健康验证模型的误差和健康状态预测值的误差的融合结果，并根据融合误差对健康状态预测值与初始健康状态进行加权平均，确定最终健康状态。

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