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龙图腾网获悉浙江广曜数智科技有限公司申请的专利多模态特征融合的蓄电池健康状态监测与预测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：CN120294587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510798238.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权多模态特征融合的蓄电池健康状态监测与预测方法及系统是由柴智;孟鑫;姚一杨;邹屹洋;廖洪欢;杨靖霞设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特征融合的蓄电池健康状态监测与预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多模态特征融合的蓄电池健康状态监测与预测方法及系统，涉及蓄电池监控技术领域，方法通过周期性采集蓄电池的静态数据和实时采集蓄电池的动态数据，获得多模态数据，然后通过数据监测、共享底层特征提取、SOH预测、RUL预测、多目标联合优化等步骤实现。本发明可对蓄电池产生的多模态特征数据进行在线监测和分析，引入多模态特征融合与多目标联合预测和优化机制，基于SOH预测模型和RUL预测模型采用独立分支分别预测SOH和RUL，从而预测蓄电池健康状态，不仅可实现对电池的多模态海量数据进行自动分析，降低工作量，提高分析效率，而且能提高预测结果的精确性，同时构建的特征共享机制，可降低计算复杂度，提升预测效率。

本发明授权多模态特征融合的蓄电池健康状态监测与预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征融合的蓄电池健康状态监测与预测方法，其特征在于，包括： 数据采集，周期性采集蓄电池的静态数据和实时采集蓄电池的动态数据，获得多模态数据； 数据监测，对获取的多模态数据进行汇集并监测； 共享底层特征提取，基于共享底层特征提取模型对多模态数据进行特征化处理，获得共享底层特征； SOH预测，基于SOH预测模型对获得的共享底层特征进行特征提取并融合后，输出SOH预测结果； RUL预测，基于RUL预测模型对获得的共享底层特征进行特征提取并融合后，输出RUL预测结果； 多目标联合优化，分别计算SOH损失和RUL损失并设计加权多目标损失函数，获得总损失，优化预测误差； 所述共享底层特征包括来源于静态数据的共享底层特征和来源于动态数据的共享底层特征；所述SOH预测步骤中，对来源于静态数据的共享底层特征进行跨周期特征编码以提取包括长期老化特征的趋势特征，对来源于动态数据的共享底层特征进行周期内编码以提取包括异常特征的时序动态特征； 所述SOH预测模型包括多层感知机编码器、转置卷积编码器、拼接层和全连接层；通过多层感知机编码器对来源于静态数据的共享底层特征进行跨周期特征编码，获取跨周期特征向量；通过转置卷积编码器对来源于动态数据的共享底层特征进行周期内编码，获取周期内特征向量；通过所述拼接层对跨周期和周期内特征向量进行拼接，并引入动态权重分配机制根据蓄电池类型和使用场景调整各个特征向量的贡献度，然后通过全连接层输出。

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