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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种基于多元信号重构的锂电池异常识别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：CN120028702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510495331.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于多元信号重构的锂电池异常识别方法是由吕露;朱淋祺;屈丙睿;姜久春;贺章擎;田爱娜;常春;廖力设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多元信号重构的锂电池异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及锂电池异常识别技术领域，且公开了一种基于多元信号重构的锂电池异常识别方法，首先搭建BMS仿真系统，获取锂电池充放电的多元信号曲线并降噪处理；通过二阶灵敏度与高斯分布权重选择获取多元信号特征数据点并归一化处理后，经过差分压缩存储；构建一个多输入多输出的LSTM模型；将存储的数据提取出来进行反归一化处理，得到锂电池特征数据集，结合处理后的多元信号曲线，作为LSTM模型的训练样本，采用阿尔法进化优化算法对LSTM隐藏层中每层节点数、时间序列长度和初始学习率进行寻优处理，最终获得电池多元信号重构模型并对电池的全生命周期信号进行重构和预测，实现短期电池异常状态识别、长期电池异常状态识别和故障过程的回溯与分析。

本发明授权一种基于多元信号重构的锂电池异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元信号重构的锂电池异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、搭建BMS仿真系统，获取锂电池充放电的多元信号并对多元信号进行降噪处理得到处理后的多元信号曲线； S2、通过二阶灵敏度与高斯分布权重选择获取处理后的多元信号曲线中的多元信号特征数据点； S3、对多元信号特征数据点进行归一化处理后，经过差分压缩存储在BMS仿真系统的EEPROM存储器中； S4、构建一个多输入多输出的LSTM模型； S5、从EEPROM存储器中提取出数据进行反归一化处理，得到锂电池特征数据集，结合处理后的多元信号曲线，作为LSTM模型的训练样本，采用阿尔法进化优化算法对LSTM隐藏层中每层节点数、时间序列长度和初始学习率进行寻优处理，最终获得锂电池多元信号重构模型； S6、使用锂电池多元信号重构模型对锂电池的全生命周期信号进行重构和预测，实现短期锂电池异常状态识别、长期锂电池异常状态识别和故障过程的回溯与分析。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖北工业大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区南李路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。