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对比文件列表
1990-11-06_US4968942A_发明授权_US4968942A Method for monitoring aircraft battery status_+++D_F_G_H_M_e+++.docx
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2001-10-02_JP3213740B_发明专利_JP3213740B2 Monitoring method for aircraft Batsuteri_+++d_e_f_g_h_m+++.docx
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2002-08-15_US2002109506A_发明申请_US20020109506A1 Detecting method for detecting internal state of a rechargeable battery, detecting device for practicing said detecting method, and instrument provided wi_+++A_D_H_e_f_j_k+++.docx
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2009-07-02_US2009171600A_发明申请_US20090171600A1 Battery State Judging Method, And Battery State Judging Device_+++D_E+++.docx
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2010-04-08_JP2010078572A_发明专利_JP2010078572A Method of measuring voltage and voltage measuring device of battery cell_+++e_m+++.docx
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2010-06-24_US2010156351A_发明申请_US20100156351A1 DETERIORATION DETECTING METHOD AND DETERIORATION SUPPRESSING METHOD FOR RECHARGEABLE LITHIUM BATTERIES, DETERIORATION DETECTOR, DETERIORATION SUPPRESSOR,_+++d_e_f_g_h_j_k+++.docx
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2011-12-22_JP2011257411A_发明专利_JP2011257411A Internal state detection circuit for secondary battery and battery pack, equipment, machine and system having the same_+++A_D_H_c_e_f_g_j_k+++.docx
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2012-12-06_US2012310562A_发明申请_US20120310562A1 BATTERY MONITORING CIRCUIT, APPARATUS AND METHOD_+++A_C_E_d_f_h_j_k+++.docx
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2013-03-04_JP2013044580A_发明专利_JP2013044580A State measuring apparatus for secondary battery_+++A_C_D_E_f_g_h_k+++.docx
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2013-10-30_EP2657715A_发明公开_EP2657715A2 Battery monitoring apparatus and wireless field device_+++A_D_E_F+++.docx
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2013-10-31_US2013289908A_发明申请_US20130289908A1 BATTERY MONITORING APPARATUS AND WIRELESS FIELD DEVICE_+++A_D_E_F_g+++.docx
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2014-08-27_KR1020140103773A_发明公开_KR1020140103773A 셀 밸런싱 회로의 고장 진단 장치 및 방법_+++e+++.docx
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2014-09-11_US2014253135A_发明申请_US20140253135A1 APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING ABNORMALITY IN CELL BALANCING CIRCUIT_+++e+++.docx
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2015-09-23_CN104931841A_发明公开_CN104931841A 用于诊断电池胞平衡电路中的异常的设备和方法_+++a_e+++.docx
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2015-11-18_KR101562016B_发明授权_KR101562016B1 셀 밸런싱 스위치의 고장 진단 장치 및 방법_+++A_E+++.docx
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2016-10-13_JP2016180653A_发明专利_JP2016180653A 電圧検出装置_+++M_a_b_c_d_e+++.docx
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2016-12-01_US2016349330A_发明申请_US20160349330A1 SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING VEHICLE BATTERY HEALTH_+++A_C_E_F_N_d_h_j_k_m+++.docx
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2017-03-14_US9594120B_发明授权_US09594120B2 Battery monitoring apparatus and wireless field device_+++E_d_f_h+++.docx
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2017-09-26_KR101779245B_发明授权_KR101779245B1 이차 전지의 불량 검출 시스템 및 검출 방법_+++E+++.docx
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2018-01-02_CN104931841B_发明授权_CN104931841B 用于诊断电池胞平衡电路中的异常的设备和方法_+++E_a+++.docx
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2019-06-14_KR101989692B_发明授权_KR101989692B1 배터리 노화 진단 방법 및 시스템_+++d_e_f_g_h_j_k_m+++.docx
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2020-05-21_None_发明专利_JPWO2018181129A1 蓄電素子管理装置及び蓄電素子管理方法_+++e_n+++.docx
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WO2015022731A1_Description_20260619_0041_+++e+++.docx
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WO2018181129A1_Description_20260619_0042_+++e_n+++.docx
2026-07-03 00:59
2013-10-31_US2013289908A_发明申请_US20130289908A1 BATTERY MONITORING APPARATUS AND WIRELESS FIELD DEVICE_+++A_D_E_F_g+++.docx

**对比文件名称**:US20130289908A1(BATTERY MONITORING APPARATUS AND WIRELESS FIELD DEVICE)

**目标专利名称**:电池电阻诊断装置和方法(CN113711068B)

**本次调用的模型名称**:xAI 深度思考模型

### 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断结果对比文件原文引用(中文翻译)公开性论述
技术特征A:所述电池电阻诊断装置包括电流提供单元,所述电流提供单元被配置为向电池单元提供预设的固定电流。<br>《直接公开》[0013] “当开关SW1接通时,一定水平的负载电流I1从电池1流到电阻器R1和开关SW1的串联电路。”对比文件中,通过开关SW1与电阻R1的串联电路在开关接通时向电池提供固定水平的负载电流I1,该电流用于后续计算。该功能与目标专利中电流提供单元提供预设固定电流的作用相同(用于电阻计算),且电流值是预设的(由R1确定),因此本领域技术人员可以毫无疑义地确定该特征已被直接公开。
技术特征B:电压测量单元,所述电压测量单元被配置为在提供所述固定电流之后测量所述电池单元的开路电压,其中,当所述电池单元充满电时,在所述电池单元为开路电压的状态下执行所述测量,并且所述固定电流是电池的平衡电流。<br>《未公开》[0019] “开关SW1断开,并通过电压测量部分2测量一次电池1的输出电压(开路电压)V1(步骤S1),并将其存储在电压测量值存储器6e中。然后开关SW1接通,并通过电压测量部分2测量一次电池1的输出电压V2(步骤S2)。”对比文件测量开路电压是在提供电流之前(开关断开时测V1),而非之后;同时未涉及“电池单元充满电”这一状态(对比文件采用一次电池,不存在二次电池的“充满电”概念),也未使用“平衡电流”(而是负载电流)。因此,对比文件未公开此特征。
技术特征C:外部电阻计算单元,所述外部电阻计算单元被配置为基于所述电池单元的所述开路电压和所述固定电流来计算所述电池单元的外部电阻值。<br>《未公开》[0054] “电阻值计算器6k基于电池1的开路电压V1(开关SW1断开时)、输出至串联电路的输出负载电流I1时的输出电压V2以及负载电流I1,利用公式R0=(V1-V2)/I1计算电池1的内部电阻R0。”对比文件计算电阻需要同时使用开路电压、负载电流和负载电压(V2),而目标专利要求仅基于开路电压和固定电流直接计算(如说明书所述R=OCV/I)。虽然均涉及电阻计算,但对比文件的计算方式与目标专利不同,且未公开仅由开路电压和固定电流即可直接得到电阻值的技术方案。因此,未公开。
技术特征D:异常诊断单元,所述异常诊断单元被配置为通过将计算出的外部电阻值与预设的外部电阻值进行比较来诊断由于电压降引起的电池异常。<br>《直接公开》[0056] “电阻比较器6q将从电阻值存储器6m读出的内部电阻R0与从电阻参考值存储器6p读出的内部电阻Rno进行比较。在R0>Rno的情况下,电阻比较器6q指示警报输出模块6r输出预定警报。”对比文件明确设有电阻比较器,将计算出的内部电阻R0与预设的电阻值Rno(基于最小驱动电压计算)进行比较,当R0大于Rno时认为电池寿命终止(相当于异常),诊断原因正是由于内部电阻增大导致电压降阻碍设备正常运行。这与目标专利中通过比较电阻值诊断电压降引起的异常完全一致,因此直接公开。
技术特征E:其中,所述电压测量单元按照预定时段测量所述电池单元的所述开路电压。<br>《直接公开》[0011] “测量周期控制器5a输出预定时钟以控制开关驱动器5b、电压测量控制器5c和电流测量控制器5d,从而例如每小时获取一次电压和电流测量数据。”<br>[0019] 步骤S1:每隔一周期测量开路电压V1。对比文件通过测量周期控制器设定固定周期(例如每小时),并控制电压测量部分定期测量开路电压V1。本领域技术人员可直接认定该特征已被公开。
技术特征F:其中,所述电池电阻诊断装置包括存储器,所述存储器基于在所述预定时段内测量的所述电池单元的所述开路电压来累积和存储在所述预定时段内计算出的外部电阻值。<br>《直接公开》[0011]-[0012] 各测量值存储在对应的存储器中;[0054] “电阻值计算器6k将计算出的内部电阻R0顺序存储至电阻值存储器6m。”对比文件设有电阻值存储器6m,用于存储每次计算出的内部电阻值,且该计算基于测量得到开路电压。因此,直接公开了基于开路电压累积存储计算出的电阻值的存储器。
技术特征G:其中,所述预设的外部电阻值是在所述电池单元充满电之后由所述外部电阻计算单元初始计算的外部电阻值。<br>《隐含公开》[0054] 电阻值计算器6k初始计算内部电阻R0并存储在电阻值存储器6m;[0005] 一次电池(原电池)出厂时即为满电状态。虽然对比文件未明确强调“充满电后”,但本领域技术人员公知一次电池在新出厂时处于满电状态,因此第一次计算R0时的电池状态自然为满电。结合对比文件记载的初始计算行为,本领域技术人员可以合理推断出初始计算的外部电阻值是在电池满电状态下得到的,故该特征被隐含公开。
技术特征H:其中,所述异常诊断单元基于所述计算出的外部电阻值与所述预设的外部电阻值之差是否在预定范围之外来诊断电池异常。<br>《未公开》[0056] 比较R0与Rno是否满足R0>Rno,若成立则报警。对比文件的诊断逻辑是单边阈值比较(大于即报警),而非差值绝对值是否超出预定范围。该比较方式与“之差是否在预定范围之外”不同,且未公开任何关于差值范围的内容,故未公开。
技术特征I:其中,所述预定范围是在所述外部电阻计算单元中初始计算的所述外部电阻值的10%。<br>《未公开》对比文件全文未提及初始电阻值的百分比阈值。对比文件没有任何关于10%或类似百分比阈值的记载,本领域技术人员无法从对比文件得出该特征,故未公开。
技术特征J:其中,所述预设的外部电阻值是存储在所述存储器中的在预定时段计算出的外部电阻值当中的在计算所述计算出的外部电阻值之前的计算时段计算出并存储在所述存储器中的外部电阻值。<br>《未公开》[0054] 电阻值存储器6m顺序存储每次计算的内部电阻R0(包括每次之前的值)。虽然对比文件存储了之前计算时段的外部电阻值,但其用于诊断的预设值并非这些历史值(而是基于最小驱动电压计算的Rno)。目标专利的该特征要求预设值本身为历史计算值,而对比文件未给出将历史值作为诊断比较基准的任何教导或启示,故未公开。
技术特征K:其中,所述异常诊断单元基于从所述预设的外部电阻值到所述计算出的外部电阻值的变化量是否在预定范围之外来诊断电池异常。<br>《未公开》[0056] 仅比较当前R0与Rno的关系,未涉及变化量。对比文件未公开基于电阻值变化量(例如当前值与上一周期的差值)进行诊断的技术方案,也未公开任何关于变化量的比较方式。因此,未公开。
技术特征L:其中,所述预定范围是在紧接在计算所述计算出的外部电阻值之前的计算时段中存储在所述存储器中的所述电阻值的变化量的200%。<br>《未公开》对比文件全文未提及变化量的百分比阈值。对比文件没有任何关于变化量及200%阈值的记载,故未公开。
技术特征M:其中,所述电池单元的所述外部电阻值包括所述电池单元的连接部分的引线电阻、汇流条电阻、柔性印刷电路FPC电阻、印刷电路板PCB电阻和连接器电阻中的至少一个电阻值。<br>《未公开》[0054] 计算的是电池的内部电阻R0。对比文件仅计算电池的内部电阻,并未公开任何关于电池单元连接部分(引线、汇流条、FPC、PCB、连接器)的电阻。目标专利该特征特别列举了连接部分的电阻类型,而对比文件完全不涉及,故未公开。
技术特征N:其中,所述异常诊断单元基于大数据分析和机器学习中的至少一种来诊断所述电池异常。<br>《未公开》对比文件全文未提及大数据分析或机器学习。对比文件采用传统阈值比较方法,无任何数据驱动分析技术,故未公开。

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