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龙图腾网恭喜河南科技学院申请的专利面向智慧黄河水下航行器的锂电池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：CN119988987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510473146.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权面向智慧黄河水下航行器的锂电池SOH估计方法是由王建平;范玉千;刘雨晴;王林冰;高国红;赵晨萍;张卫东;李倩;郭晓娟设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向智慧黄河水下航行器的锂电池SOH估计方法在说明书摘要公布了：面向智慧黄河水下航行器的锂电池SOH估计方法，包括以下步骤：获取四种不同工况下的锂电池数据集；从电池属性角度分析锂电池数据集，构建属性特征；从数据范围角度分析属性特征，构建数据范围特征；从数学统计角度分析数据范围特征，构建数学特征；将属性特征、数据范围特征、数学特征组成特征库；使用最高相关性搜索法从特征库中选取最高相关性特征获得模型输入特征；将模型输入特征送入双通道可解释性网络，获得SOH估计结果；本发明能够解决锂电池有效特征输入问题，并通过多角度分析电池数据集获得丰富的特征库，再通过最高相关性搜索法实现自动透明化进行特征选择，并配合双通道可解释性网络，使SOH估计模型提高预测精度和计算效率。

本发明授权面向智慧黄河水下航行器的锂电池SOH估计方法在权利要求书中公布了：1.面向智慧黄河水下航行器的锂电池SOH估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立锂离子电池循环寿命测试平台，获取四种不同工况下的锂电池数据集；步骤2：对锂电池数据集进行分析处理以构建特征库，具体为：步骤2.1：从电池属性角度分析锂电池数据集，构建属性特征；步骤2.2：从数据范围角度分析属性特征，构建数据范围特征；步骤2.3：从数学统计角度分析数据范围特征，构建数学特征；步骤2.4：将属性特征、数据范围特征、数学特征组成特征库；步骤3：使用最高相关性搜索法从特征库中选取与SOH最高相关性特征获得模型输入特征；步骤4：将模型输入特征送入双通道可解释性网络，获得SOH估计结果；其中，双通道可解释性网络包括全局通道、局部通道、交互注意力机制和全连接层，步骤4具体包括以下步骤：步骤4.1：将模型输入特征进行最大最小归一化，继而送入双通道可解释性网络；步骤4.2：最大最小归一化的输出分别经全局通道与局部通道处理后均送入交互注意力机制；全局通道包括隐藏层、最大最小归一化层、B样条激活函数和正则化层；采用B样条函数作为激活函数，再通过稀疏正则化和剪枝优化模型结构，得到全局通道的输出；局部通道包括滑动窗口、多尺度卷积层、ReLU激活函数和全局池化层，滑动窗口将输入特征分割为固定长度的子序列，用于捕捉局部时序模式；使用多尺度卷积层并行提取不同时间尺度的局部模式，计算局部区域的加权和；使用ReLU激活函数将输入特征的负值置零、正值保留来关注正值区域，筛选出与电池老化强相关的局部特征；通过全局池化操作将多尺度卷积所提取内容压缩为均值来保留全局时序模式；步骤4.3：交互注意力机制将全局通道的输出作为自身查询操作的输入来以全局退化趋势为引导，定位局部通道中与整体健康状态相关的关键时序片段；并将局部通道的输出作为自身键和值的输入来将局部动态响应映射到全局退化框架中；通过Softmax函数生成注意力权重矩阵，量化全局与局部特征的重要性；步骤4.4：交互注意力机制的输出经全连接层后，得到SOH估计结果。

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