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龙图腾网恭喜重庆大学;赛力斯汽车有限公司申请的专利考虑切换状态的锂离子电池剩余寿命预测方法及设备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：CN115688415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202211332157.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权考虑切换状态的锂离子电池剩余寿命预测方法及设备是由冯飞;张一兴;曹强;李云隆;屈剑锋;魏善碧;尹宏鹏;张可;柴毅;张正萍;刘昌东;张有洪;余友滨;朱红霞;唐小丽设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑切换状态的锂离子电池剩余寿命预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种本发明实施例提供的考虑切换状态的锂离子电池剩余寿命预测方法及设备，属于锂离子电池健康管理技术领域，该方法及设备通过获取锂离子电池的退化数据和历史状态数据，根据预先构建的锂离子电池退化模型和锂离子电池运行状态切换模型，从而考虑状态切换对锂离子电池退化的影响，有效解决了实际运行状态下锂离子电池RUL预测难的问题；同时相比其他方法，通过贝叶斯后验更新了预先构建的锂离子电池退化模型和锂离子电池运行状态切换模型，具有实时预测的能力；且本发明预先构建锂离子电池剩余概率密度函数模型，更利于在线计算，为锂离子电池RUL预测以及健康管理系统的嵌入式和云平台研发提供了依据和思路。

本发明授权考虑切换状态的锂离子电池剩余寿命预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种考虑切换状态的锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：获取待预测锂离子电池的退化数据和状态监测信息；所述退化数据，包括当前时刻的历史退化数据；所述状态监测信息，包括当前时刻的历史状态数据；根据所述待预测锂离子电池的历史退化数据利用极大似然估计对预先构建的锂离子电池退化模型进行超参数估计；根据所述待预测锂离子电池的历史状态数据对预先构建的锂离子电池运行状态切换模型进行超参数估计；基于贝叶斯理论，根据所述退化数据和状态监测信息对锂离子电池退化模型的后验参数和锂离子电池运行状态切换模型的后验参数进行更新；将所述退化数据和所述状态监测信息输入至预先构建的锂离子电池剩余概率密度函数模型中，得到所述待预测锂离子电池的锂离子电池剩余概率密度函数；根据所述锂离子电池剩余概率密度函数，得到所述待预测锂离子电池的剩余寿命；根据马尔科夫链和锂离子电池运行状态，建立锂离子电池运行状态切换模型，包括根据马尔科夫链，定义锂离子电池状态空间S＝{0，1}，其中0状态代表锂电池处于工作状态，1状态代表锂离子电池处于储存状态；将锂离子电池第一次工作时间记为T1，设T1是服从参数λ且期望为1λ的指数分布，以后每次工作时间与T1独立同分布；以及，将锂离子电池第一次储存时间记为T2，设T2是服从参数μ且期望为1μ的指数分布，以后每次储存时间与T2独立同分布；将锂离子电池在t时刻所处状态记为Xt；由柯尔莫哥洛夫前进方程证明得到转移概率函数： 在任意时刻根据参数λ和参数μ的取值能够确定锂电池在未来时间内工作和储存的概率分布，将κλ，μ称为参数λ和参数μ的集合；所述根据所述待预测锂离子电池的历史状态数据对预先构建的锂离子电池运行状态切换模型进行超参数估计，包括：利用MATLAB的GAMFIT函数直接对历史数据进行拟合，得到关于伽马分布的形状参数和尺度参数估计，从而得到κλ，μ取值；利用模糊系统对所述锂离子电池退化模型和锂离子电池运行状态切换模型进行融合，确定锂离子电池剩余概率密度函数模型，包括根据首达时间概念，确定T＝inf{t:Xt≥ω|X0＜ω}；其中，T为首达时间；令锂离子电池的使用寿命为第一次到达退役阈值ω的时间；令当前时刻为tk，剩余寿命lk，根据设备寿命的定义:lk＝t-tk，得到在tk时刻下设备的剩余寿命Lk定义：Lk＝inf{lk＞0:Xtk+lk≥ω}若在某一确定时间t精确地到达边界之前没有任何时刻越过边界，则Xt，t≥0首达固定阈值ω的首达时间的锂离子电池剩余概率密度函数为： 上式中，fxt＝ω,t是首达固定阈值ω的首达时间的锂离子电池剩余概率密度函数；SBt为对应于标准布朗运动的时间依赖的边界函数，利用全概率公式得到锂离子电池首达失效阈值的锂离子电池剩余概率密度函数： 式中w0和w1为工作和储存概率对锂离子电池容量退化影响概率，p0和p1为工作和储存在未来时间内的分布概率，假设电池工作和储存的初始概率分布为π01，0，即意味着系统开始运行时刻工作的概率为100％，并通过E状态转移概率矩阵能够获得未来时刻锂离子电池处于工作和储存的概率p0，p1；预设锂离子电池退化分为三阶段：初期、中期、末期；其中，初期退化加速，中期平稳，在到达末期后退化速度又加快；模糊控制规则结合锂离子电池实际情况，设定如下：如果剩余容量x1，即ω-xk在初期阶段，则工作概率的影响x2减小且早期恢复概率的影响x3会偏大；如果剩余容量x1处于中期，则工作概率的影响x2是自然权值且恢复概率影响x3适中；如果剩余容量x1处于末期，则工作概率的影响x2会偏大且恢复概率影响x3稍微偏大。

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