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龙图腾网获悉重庆凯瑞机器人技术有限公司申请的专利融合时序知识图谱的电池模组早期异常预警方法及系统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：CN120142960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510629604.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权融合时序知识图谱的电池模组早期异常预警方法及系统是由邓艺舟;鲜利;田文;谭双娅设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合时序知识图谱的电池模组早期异常预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电池管理技术领域，具体涉及融合时序知识图谱的电池模组早期异常预警方法及系统，包括获取电池模组中各电池节点的静态参数和动态传感器数据，构建时序知识图谱；进行拓扑嵌入的节点－关系重要性评估，筛选出关键节点和关系；构建多流形表征的异构知识统一映射，将电池电压、温度和状态流形投影到统一表征空间；对统一表征空间数据进行谱图驱动的自适应Transformer结构优化；实现双向耦合的图－序列信息流协同处理，转换图结构信息为序列表示并反馈更新图结构；进行多尺度特征层级融合与集成，整合电池单体、模组和系统层级特征信息；基于多尺度融合特征信息评估电池模组健康状态，在异常或异常状态时生成预警信息。

本发明授权融合时序知识图谱的电池模组早期异常预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合时序知识图谱的电池模组早期异常预警方法，其特征在于，包括： 获取电池模组中各个电池节点的静态参数和动态传感器数据，构建包含节点和关系的时序知识图谱； 对所述时序知识图谱进行拓扑嵌入的节点－关系重要性评估，确定节点重要性和关系重要性，筛选出关键节点和关系； 基于所述关键节点和关系，构建多流形表征的异构知识统一映射，将电池电压流形、温度流形和状态流形投影到统一表征空间； 对所述统一表征空间中的数据进行谱图驱动的自适应Transformer结构优化，根据图谱特征自动调整Transformer模型参数； 基于所述自适应Transformer结构，实现双向耦合的图－序列信息流协同处理，将图结构信息转换为序列表示并将序列表示结果反馈更新图结构； 对协同处理结果进行多尺度特征层级融合与集成，整合电池单体层级、模组层级和系统层级的特征信息； 基于多尺度融合特征信息，评估电池模组健康状态，判断当前状态是健康状态、潜在异常状态还是异常状态，当判断为潜在异常状态或异常状态时，生成预警信息。

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