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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于自编码器和对抗学习的可迁移电池热失控风险评估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：CN115201685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210810445.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于自编码器和对抗学习的可迁移电池热失控风险评估系统是由孙启皓;李辰骏;李旭;关开元;司致远;胡潇然;张语芯;黎雨桐;向勇;张晓琨;慎戈斐设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自编码器和对抗学习的可迁移电池热失控风险评估系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自编码器和对抗学习的可迁移电池热失控风险评估系统，包括自编码器、预测器和迁移器，其将电池内外围传感器收集到的不同种类的数据首先输入自编码器进行编码和解码，解码出的热失控特征输入基于全连接网络的预测器，预测器将热失控特征值映射到量化的热失控风险值上，以预测未来一段时间内电池发生热失控的可能性。针对数据量有限的新电池模型和应用场景，通过基于对抗学习的迁移器进行模型迁移，迁移器应用已训练好的模型和有限数据构建目标域的自编码器和预测器，实现模型的迁移。

本发明授权基于自编码器和对抗学习的可迁移电池热失控风险评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器和对抗学习的可迁移电池热失控风险评估系统，其特征在于，该系统包括： 自编码器：其至少包括神经网络编码器、神经网络解码器和输出模块，用于将输入的高维电池数据编码为低维特征，然后进行解码操作，输出可供学习的热失控特征；其中，自编码器内设置有至少一个自编码器损失函数，以用于在运作过程中通过控制该至少一个自编码器损失函数的数值来确保低维特征的有效性，自编码器损失函数设定为：式中，x表示输入数据张量，表示提取并输出的热失控特征张量；所述高维电池数据至少包括以下数据中的一种：电池组温度、电池工作电压、电池工作电流、电芯外围氢气浓度和电芯外围一氧化碳浓度； 预测器：其至少包括训练模块，用于通过学习一段时间内自编码器所输出的热失控特征，预测对应电池组未来发生热失控的风险； 迁移器：用于在电池种类和或工作条件发生变化时，进行对抗学习迁移，将自编码器和预测器迁移至新的场景下进行工作；所述迁移器至少包括源域特征提取器、目标域特征提取器和判别器，当电池种类和或工作条件发生变化时，所述迁移器首先利用源域特征提取器提取原工作场景或条件下自编码器所输出的热失控特征即源域热失控特征，然后调用预测器进行源域预训练，之后，所述迁移器利用目标域特征提取器提取目标域热失控特征，判别器根据所提取的源域热失控特征和目标域热失控特征进行对抗学习迁移，更新自编码器和预测器的域参数，并在之后利用更新域参数后的自编码器和预测器进行目标域预测。

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