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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种物联网模块中纽扣电池电量检测方法和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：CN115524619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211130446.7，技术领域涉及：G01R31/371；该发明授权一种物联网模块中纽扣电池电量检测方法和装置是由郭伟杰;李光耀;谭兴柏;史晓武;康傲;杨浩;陈灿彬;吕毅军;高玉琳;陈忠设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网模块中纽扣电池电量检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种物联网模块中纽扣电池电量检测方法，包括：S1、采集所述纽扣电池在正常工作时和产生电压降时的电压数据，并进行BP神经网络训练；S2、将BP神经网络模型移植到单片机中；S3、利用所述单片机采集多次所述纽扣电池的实时电压数据，并进行归一化处理；S4、判断所述归一化结果是否大于第一预设阈值，若是，则以第一分压比值对所述实时电压数据进行反推计算；若否，则以第二分压比值进行反推计算；S5、将所述实时电压数据的反推计算结果输入所述BP神经网络模型，根据模型的预测结果计算所述纽扣电池的实际电池电量。本申请的电池电量检测方法成功解决了因为ADC采样时机不当而引发的电池电量的错误估算，从而避免引发误报警的情形。

本发明授权一种物联网模块中纽扣电池电量检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种物联网模块中纽扣电池电量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集所述纽扣电池在正常工作时和产生电压降时的电压数据，并将所述电压数据作为训练集进行BP神经网络训练，构建出BP神经网络模型，优化模型时，将所述BP神经网络模型预测错误的所述电压数据纳入所述训练集重新训练学习，训练得到优化后的所述BP神经网络模型； S2、将所述BP神经网络模型移植到单片机中； S3、利用所述单片机间隔采集多次所述纽扣电池的实时电压数据作为一组数据，并对该组所述实时电压数据进行归一化处理； S4、判断所述归一化结果是否大于第一预设阈值，若是，则以所述纽扣电池在正常工作状态下的第一分压比值对所述实时电压数据进行反推计算；若否，则以所述纽扣电池在产生电压降状态下的第二分压比值对所述实时电压数据进行反推计算；以及 S5、将所述实时电压数据的反推计算结果输入到训练好的所述BP神经网络模型中，判断所述BP神经网络模型输出的预测结果是否大于第二预设阈值；若是，则将当前电压变化值与满电量电压变化值相除，计算得到所述纽扣电池的实际电池电量；若否，则以上一次的电量作为所述纽扣电池的实际电池电量；其中，所述当前电压变化值为所述纽扣电池的标称电压与所述实时电压数据的反推计算结果的差值，所述满电量电压变化值为所述纽扣电池的标称电压与截止电压的差值。

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