一种基于FOASEKF-EKF的锂离子动力电池SOC和SOH联合估计方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明涉及动力电池SOC和SOH联合估计方法，特别涉及一种基于FOASEKF‑EKF的锂离子动力电池SOC和SOH联合估计方法，包含两个并联分数阶CPE支路的分数阶等效电路模型，提出融合差分进化策略与自适应变异机制的混合遗传算法HGA，通过引入滑模观测器和FOASEKF实现快时间尺度下SOC与端电压的精准估计，在慢时间尺度下基于EKF对模型参数与电池容量进行周期性在线校正，实现高精度、强鲁棒性的电池SOC与SOH联合估计。本发明适用于电动汽车、轨道交通等复杂工业环境，无需设置大量超参数，且不过度依赖数据的质量与数量，具备良好的可解释性、适应性与工程实用性，尤其在频繁启停与非稳态运行工况下，仍可实现SOC与SOH的高精度协同估计，显著降低误判与估计漂移风险。
《一种基于FOASEKF-EKF的锂离子动力电池SOC和SOH联合估计方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025112619665，当前法律状态为已下证，由吉林大学提出申请，发明人为刘玉梅;龙雨;刘泊睿;刘鹏程;刘铭;周彦轩;李宗尧;郭雪;张壮壮;张阳;徐观;陈熔;张立斌;林慧英，申请日期为2025-09-05，公开（公告）日期为2025-11-04，国际专利分类号（IPC）为 G01R 31/367 (2019.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及动力电池SOC和SOH联合估计方法，特别涉及一种基于FOASEKF‑EKF的锂离子动力电池SOC和SOH联合估计方法，包含两个并联分数阶CPE支路的分数阶等效电路模型，提出融合差分进化策略与自适应变异机制的混合遗传算法HGA，通过引入滑模观测器和FOASEKF实现快时间尺度下SOC与端电压的精准估计，在慢时间尺度下基于EKF对模型参数与电池容量进行周期性在线校正，实现高精度、强鲁棒性的电池SOC与SOH联合估计。本发明适用于电动汽车、轨道交通等复杂工业环境，无需设置大量超参数，且不过度依赖数据的质量与数量，具备良好的可解释性、适应性与工程实用性，尤其在频繁启停与非稳态运行工况下，仍可实现SOC与SOH的高精度协同估计，显著降低误判与估计漂移风险。
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