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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于DBSCAN、经验分布函数与信息熵联合的电池故障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：CN120468664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510539743.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于DBSCAN、经验分布函数与信息熵联合的电池故障诊断方法是由洪吉超;杨京松;裴佳琦设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DBSCAN、经验分布函数与信息熵联合的电池故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DBSCAN、经验分布函数与信息熵联合的电池故障诊断方法，包括对获取的电池电压数据进行预处理，得到时间戳正常、无明显异常值的电池电压数据，并对数据进行划分；采用信息熵和经验分布数据统计电池阈值状态，确定不同电池包的自适应异常预警阈值；使用DBSCAN算法计算电压离群程度，并计算离群权重；根据自适应异常预警阈值和离散权重进行联合预警。本发明采用上述方法，通过经验分布函数确定不同电池包的自适应异常预警阈值，以适应不同电池的个体差异，然后通过信息熵与异常系数判断电池是否处于异常状态，根据DBSCAN与信息熵相结合进行故障预警，提升了故障预警的准确率，保障电池系统的安全运行。

本发明授权基于DBSCAN、经验分布函数与信息熵联合的电池故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DBSCAN、经验分布函数与信息熵联合的电池故障诊断方法，其特征在于，步骤包括： S1、获取电池电压数据，对电池电压数据进行预处理，得到时间戳正常、无明显异常值的电池电压数据，并将电池电压数据分为阈值训练数据集以及算法应用数据集； S2、采用信息熵和经验分布数据统计阈值训练数据集中电池阈值状态，确定不同电池包的自适应异常预警阈值； S3、使用DBSCAN算法计算算法应用数据集中同一计算窗口下的电压离群程度，并计算离群权重，具体包括： 使用DBSCAN算法对电池电压数据进行聚类分析，识别电池充放电区间，判断计算窗口下的电池电压是否出现明显离群，若存在离群电压信息，统计该电压列名，并计算异常电池电压数据的平均值与正常电池电压数据平均值的差值，并根据DBSCAN聚类结果，划分不同的信息熵计算窗口； 基于差值计算离群权重，公式为： ； 式中，x1表示差值的绝对值； S4、根据自适应异常预警阈值和离群权重进行联合预警，具体包括： S41、计算算法应用数据集中不同信息熵计算窗口的信息熵； S42、基于计算的信息熵计算电池电压的异常系数； S43、将离群电池电压的异常系数乘以离群权重，当计算结果超过自适应异常预警阈值时，判定当前窗口下的电池处于异常状态。

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