发明专利已授权

一种动力电池模型的粒子群及LM优化混合迭代辨识方法

📄 申请号：CN201910904154.6 📄 发布日：2026/08/06

著录项目信息

申请日

2019-09-24

公开号

CN110688808B

公开日

2022-06-24

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_25

IPC 分类号

G06F30_25 , G06N3_00 , G01R31_3842 , G01R31_36 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

新能源汽车, 电池管理系统, 储能系统, 动力电池状态估计, 电动汽车

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摘要

本发明提供了一种动力电池模型的粒子群及LM优化混合迭代辨识方法，包括以下步骤：步骤一：通过间歇恒流放电法测取动力电池的电流与电压；步骤二：建立动力电池二阶RC等效电路模型；步骤三：推导动力电池二阶RC等效电路的辨识模型；步骤四：构建PSO‑LM优化混合迭代辨识算法；步骤五：采用PSO‑LM算法确定动力电池模型中的未知参数。本发明的有益效果为：本发明利用粒子群算法优越的群体搜索能力和LM算法较强的局部寻优能力，并克服粒子群算法后期搜索效率不高和LM算法对初值要求高的缺陷，能够迅速收敛到全局最优解，该混合算法具有辨识精度高、收敛速度快、计算准确等特点，完全适用于电动汽车动力锂电池的参数辨识。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于混沌引力搜索迭代的pH中和过程维纳模型辨识方法

当前第 / 件

一种基于牛顿迭代算法的PH中和过程模型辨识方法（需要二次变更）

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_25)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：4 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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