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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种基于TiDE网络和半经验模型的PEMFC退化状态预测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：CN120216995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510692110.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于TiDE网络和半经验模型的PEMFC退化状态预测方法是由黄豪中;蓝浩源;覃荣科;杨升;卢华林;张世伟设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TiDE网络和半经验模型的PEMFC退化状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于燃料电池健康管理技术领域，具体涉及一种基于TiDE网络和半经验模型的PEMFC退化状态预测方法，包括以下步骤：通过物理仿真与实验结合的方式，采集多维度PEMFC运行数据；基于SHAP筛选关键状态特征，并构建融合卷积神经网络与时频特征的CF‑TiDE预测模型；结合半经验模型的物理机理解释性与数据驱动模型的高精度优势，实现PEMFC退化状态的多尺度预测。本方法具备较强的工况适应性，可有效支撑PEMFC寿命预测与维护决策。

本发明授权一种基于TiDE网络和半经验模型的PEMFC退化状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TiDE网络和半经验模型的PEMFC退化状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、多源数据采集与融合： S101、基于Simulink搭建PEMFC高精度仿真模型； S102、开展退化实验，实时监测PEMFC状态特征，生成实际退化数据； S103、相同工况下，采集仿真模型运行数据，结合实际退化数据构建跨域数据集； S2、特征工程与样本构建： S201、对跨域数据集进行周期性时间编码； S202、建立退化指征电压与PEMFC的SOH量化关系； S203、基于SHAP计算仿真模型各状态特征对电压的贡献度，筛选前5个关键状态特征； S204、整合时间编码、关键状态特征及电压数据，消除噪声干扰后划分训练集、验证集与测试集； S3、CF-TiDE模型构建与训练： S301、构建输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层作为CNN深度特征提取层，提取输入特征； 构建傅里叶变化层作为频域特征提取层，提取频域特征； S302、构建TiDE时序编码-解码架构，采用基本残差块构建串联的编码器与解码器； S303、融合S204的时间编码与S301提取的特征，输入TiDE时序编码-解码架构生成历史状态编码向量，通过时间解码器输出PEMFC未来电压预测序列； S304、采用优化器与损失函数，迭代优化CF-TiDE模型参数； S305、计算迭代结果误差，测试通过后得到退化动态预测模型； S4、退化状态在线预测： S401、实时采集目标PEMFC运行数据，按S2步骤处理数据； S402、处理后的数据输入训练完成的CF-TiDE模型，输出未来电压预测序列； S403、通过反归一化与SOH映射函数，生成退化状态评估报告。

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广西大学，其通讯地址为：530000 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100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”。