学术探索
学术期刊
学术作者
新闻热点
数据分析
智能评审

基于深度学习的锂电池荷电状态与健康状态联合估计方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202310270833.9
申请日：
2023-03-20
公开(公告)号：
CN116298914B
公开(公告)日：
2025-10-31
发明(设计)人：
李孟涵 李超然 张强 饶中浩 刘晓日 张铁臣
申请人：
河北工业大学
申请人地址：
300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院
IPC主分类号：
G01R31/367
IPC分类号：
G01R31/387 G01R31/392 G01R31/382 G06F30/27 G06N3/0442 G06N3/047 G06N3/08
代理机构：
天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210
代理人：
王瑞
法律状态：
授权
国省代码：
河北省 廊坊市
引用
下载
收藏
法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2025-10-31 授权 授权
共 50 条
[1]
一种锂电池荷电状态和健康状态联合估计方法 [P]. 
侯杰 ;
胡涛 ;
张骏聪 ;
蔡锐婷 ;
孙丽杰 ;
李鹏华 ;
项盛 ;
苏豪 ;
王浩 ;
许峻嘉 ;
蒋源远 .
中国专利 :CN120064997A ,2025-05-30
[2]
一种锂电池荷电状态和健康状态联合估计方法、装置及介质 [P]. 
郑勇舜 ;
王政 ;
张万峰 ;
马常纹 ;
彭甜 ;
张楚 ;
张新荣 ;
何睿 ;
孙凯 ;
张鑫玉 .
中国专利 :CN118393359A ,2024-07-26
[3]
一种锂电池荷电状态和健康状态联合估计方法、装置及介质 [P]. 
郑勇舜 ;
王政 ;
张万峰 ;
马常纹 ;
彭甜 ;
张楚 ;
张新荣 ;
何睿 ;
孙凯 ;
张鑫玉 .
中国专利 :CN118393359B ,2024-11-15
[4]
基于Bayes-TLCO优化深度神经网络的锂电池荷电状态估计方法 [P]. 
武超 ;
李飞 ;
杨丹枫 ;
韩鹏程 ;
蒋德珑 ;
景太龙 ;
伊竟广 ;
曹向阳 ;
李亚倩 ;
李婧晗 ;
温书恒 ;
李之楊 ;
罗永恒 .
中国专利 :CN120468677B ,2025-09-16
[5]
基于Bayes-TLCO优化深度神经网络的锂电池荷电状态估计方法 [P]. 
武超 ;
李飞 ;
杨丹枫 ;
韩鹏程 ;
蒋德珑 ;
景太龙 ;
伊竟广 ;
曹向阳 ;
李亚倩 ;
李婧晗 ;
温书恒 ;
李之楊 ;
罗永恒 .
中国专利 :CN120468677A ,2025-08-12
[6]
锂离子电池荷电状态、健康状态与功率状态的联合估计方法 [P]. 
沈萍 ;
卢兰光 ;
欧阳明高 ;
任东生 ;
冯旭宁 .
中国专利 :CN105301509B ,2016-02-03
[7]
基于机器学习的锂电池健康状态及荷电状态联合估算方法 [P]. 
张怀 .
中国专利 :CN112946499A ,2021-06-11
[8]
基于机器学习的锂电池健康状态及荷电状态联合估算方法 [P]. 
张怀 .
中国专利 :CN112946499B ,2024-02-02
[9]
基于状态观测器的锂电池荷电状态估计方法、设备及介质 [P]. 
陆新江 ;
徐博文 ;
柏昀旭 ;
罗威 ;
徐杰 .
中国专利 :CN115561641A ,2023-01-03
[10]
基于数据增强的锂电池荷电状态迁移学习估计方法 [P]. 
史大威 ;
高天然 ;
刘治钢 ;
崔楷欣 ;
付晗静 ;
李海津 .
中国专利 :CN119511087A ,2025-02-25
12345