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龙图腾网恭喜石家庄铁道大学申请的专利一种基于超声技术的锂离子电池一致性快速筛选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：CN119395153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510015119.4，技术领域涉及：G01N29/07；该发明授权一种基于超声技术的锂离子电池一致性快速筛选方法是由马迷娜;张宸宇;张艳辉;戎立帆;张耀;杨雨濛;王义超设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超声技术的锂离子电池一致性快速筛选方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于超声技术的锂离子电池一致性快速筛选方法，属于电池管理与梯次利用技术领域。该方法首先利用超声技术测试锂离子电池的声学参数，包括纵波声速和超声飞行时间；通过充放电循环测试，获取电池的电特性参数充放电容量；基于机器学习模型，建立电池声学特性参数和电特性参数之间的关系，利用超声技术实现对锂离子电池健康状态的准确估计，进而基于聚类分析实现电池一致性的快速筛选。本发明采用上述的一种基于超声技术的锂离子电池一致性快速筛选方法，解决了现有的锂离子电池筛选方法周期长、效率低的问题。

本发明授权一种基于超声技术的锂离子电池一致性快速筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超声技术的锂离子电池一致性快速筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、利用超声检测系统双晶探头对锂离子电池进行两侧扫描，获取声学特征参数，声学特征参数包括纵波声速和超声飞行时间；步骤S2、对锂离子电池进行充放电循环测试，获取充放电容量，并根据实际放电容量与额定容量计算锂离子电池的健康状态；步骤S3、对纵波声速和超声飞行时间进行归一化处理，得到归一化后的声学特征参数，并构建数据集；步骤S4、将归一化后的声学特征参数定义为数据矩阵，将实际测试的锂离子电池的健康状态定义为数据矩阵；步骤S5、将数据集划分为训练集和测试集，测试集占数据集的20%，基于梯度提升回归算法，以数据矩阵为输入，数据矩阵为输出，建立声学评价模型；步骤S6、使用测试集数据对构建的声学评价模型进行验证；步骤S7、基于建立的声学评价模型，估计获取锂离子电池的健康状态，对估计结果进行密度聚类分析；步骤S8、聚类分组后，计算每组锂离子电池数量以及该组锂离子电池的健康状态的标准差，作为一致性评价指标；步骤S9、保留标准差小于0.01的组，完成基于超声技术的锂离子电池一致性快速筛选；纵波声速和超声飞行时间是在50%SOC下获取的；纵波声速的计算公式如下： （1）；其中，表示弹性模量；表示密度；表示泊松比。

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