武汉理工大学陈智君获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种电池故障预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119986408B 。
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：202510476065.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种电池故障预测方法、装置、电子设备及存储介质是由陈智君;王鹏程;肖梓瑜设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种电池故障预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电池故障预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于锂电池技术领域，其方法包括：将电池组的充放电参数作为输入，电池组的理想电压作为输出，构建神经网络模型；获取待测电池组的充放电时序参数集以及待测电池组中电池单体的第二曲线，第二曲线为电池单体的电压变化曲线；将充放电的时序参数集中的时序参数依次输入神经网络模型得到第一曲线，第一曲线为电池组的理想电压变化曲线；计算第一曲线和第二曲线的类相关系数；根据类相关系数和预设故障阈值，定位故障电池单体，预测故障类型。本发明通过比对充放电过程中，单体电池电压与理想电压的类相关性，定位故障电池单体，预测故障类型，实现了在电池故障初期进行故障预测。
本发明授权一种电池故障预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池故障预测方法，其特征在于，包括： 将电池组的充放电参数作为输入，电池组的理想电压作为输出，构建神经网络模型； 获取待测电池组的充放电时序参数集以及待测电池组中电池单体的第二曲线，所述第二曲线为电池单体的电压变化曲线； 将所述充放电的时序参数集中的时序参数依次输入所述神经网络模型得到第一曲线，所述第一曲线为电池组的理想电压变化曲线； 计算所述第一曲线和所述第二曲线的类相关系数； 第一曲线和第二曲线的类相关系数的计算公式为： ， 其中，为电池组理想电压变化曲线和电池单体电压变化曲线的类相关系数，为电池组的理想电压变化曲线第个采样时间的理想电压值，为电池单体电压变化曲线第个采样时间的电压值，为采样时间的总个数； 根据所述类相关系数和预设故障阈值，定位故障电池单体，预测故障类型。
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