哈尔滨工业大学(威海)王剑锋获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于匹配老化模式的电池老化延迟方法及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：CN120490828B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510752700.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于匹配老化模式的电池老化延迟方法及系统是由王剑锋;李永腾;左智文;刘芬;陈博伟;李育涵;苏子朋;肖宇涵;杨娜;贾永凯设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于匹配老化模式的电池老化延迟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于匹配老化模式的电池老化延迟方法及系统，属于电池老化延迟技术领域。为了解决现有电池老化的直接检测法对设备要求高，限制了应用场景，间接检测方法准确度较低，且缺少老化抑制方法的问题。本发明利用循环老化试验获取电池老化参数，基于伪二维模型进行参数辨识，然后匹配老化模式，根据匹配关系进行神经网络模型训练，训练完成后将实时的电池外部数据输入，得到实际的电池老化模式及相应数据，最后利用模糊PID控制和电池控制量的耦合情况，对电池老化进行精确控制。本发明不会影响电池的正常使用，且可获得相应的老化抑制方法，可个性化的解决电池老化问题，具有实际应用价值和广泛的市场应用前景。
本发明授权一种基于匹配老化模式的电池老化延迟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于匹配老化模式的电池老化延迟方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、对电池进行循环老化实验，得到电池老化的工况数据，将工况数据作为电池循环老化的结果，基于伪二维模型进行参数辨识，得到锂离子电池的内部状态； S200、利用步骤S100获取的参数辨识结果匹配老化模式，所述老化模式包括SEI膜生长、锂枝晶形成、电解液分解和活性材料损耗； S300、基于步骤S200获得的匹配分析结果作为训练数据，输入径向基神经网络中进行训练，得到训练后的神经网络模型； S400、利用步骤S300训练后的神经网络模型，输入实时的动力电池监测数据判断电池所处的状态，进而分析电池后续会出现的老化现象，针对不同老化现象进行相应的控制。
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