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龙图腾网恭喜上海工程技术大学申请的专利一种基于改进正余弦算法的多尺度SOC/SOH估计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：CN114705989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210203127.8，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于改进正余弦算法的多尺度SOC/SOH估计方法是由刘新田;宋志昊;钱康锋设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进正余弦算法的多尺度SOC/SOH估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进正余弦算法的多尺度SOCSOH估计方法，属于锂电池SOCSOH估计技术领域。该技术方案首先建立电池的二阶RC等效电路模型；利用双扩展卡尔曼滤波在多尺度上估计电池的状态和参数；利用改进的正弦余差算法MSCA对系统状态误差协方差Q和测量噪声协方差R进行优化；最后联合双卡尔曼滤波和改进的正弦余弦算法进行SOCSOH估计。本专利所提供技术能够有效的提高SOC估计的精度，并且多尺度的在线更新方法能够有效的减少计算成本，准确实时监控动力锂电池SOCSOH能够确保电池及时得到相应的维护或更换的准备工作，有效地发现和避免电池的不安全行为，为动力电池的稳定性提供保障。

本发明授权一种基于改进正余弦算法的多尺度SOC/SOH估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进正余弦算法的多尺度SOCSOH估计方法，其特征在于，包括如下步骤：1建立电池的二阶RC等效电路模型；2利用双扩展卡尔曼滤波在多尺度上估计电池的状态和参数；3利用改进的正余弦算法MSCA对系统状态误差协方差Q和测量噪声协方差R进行优化；改进的正余弦算法MSCA，具体内容如下：3.1建立正余弦算法模型： 式中，t为迭代次数，为个体i在第t次迭代时的位置在第j维的分量，r1,r2,r3为随机参数，r1为受迭代次数影响，r2～U[0,2π]，r3～U0,∞]，Pjt为候选解集在第t次迭代的最优候选解在第j维度的分量；3.2引入随机函数r4～U[0,1]用于判断是正弦更新还是余弦更新，消除迭代步长和方向之间的相关性； 3.3候选解引入惯性权重： 其中ω0为迭代初期惯性权重；ωe为迭代末期惯性权重；t为当前迭代次数；T为最大迭代次数；3.4r1的非线性改进策略： 旨在构造一个兼顾全局搜索和局部搜索，迭代后期收敛速度适中的r1；4联合双扩展卡尔曼滤波和改进的正余弦算法进行SOCSOH估计。

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