广东工业大学蔡念获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种锂电池健康状态和剩余寿命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：CN119596181B 。
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：202411650704.3，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法及系统是由蔡念;冯炜国;林宇轩;孙中天;韩易霖;周映虹设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法及系统。方法包括：对原始充电数据进行预处理，消除噪声和异常值，得到归一化数据。通过差分方式对归一化数据进行结构化处理，生成结构化数据。结合卷积干线模块、通道稀疏注意力残差模块、空间稀疏注意力残差模块和全局注意力残差模块，从结构化数据中提取全局时序特征图。将这些特征图与锂电池健康状态的历史数据融合，形成融合特征图，并基于此进行预测，得出锂电池的健康状态和剩余寿命，通过优化的差分方式，能丰富数据的信息量，使模型能够敏锐地捕捉到连续循环周期间的细微状态变化，同时，通过注意力残差模块能有效地提取充电数据中的潜在时序特征，提升了预测的准确性。
本发明授权一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 对原始充电数据进行去除噪声和异常值的预处理，得到归一化数据； 将前t个循环周期的归一化数据与最近L个循环周期的归一化数据作为输入，对每一个周期，除第一个周期外，将该周期的数据与前一个周期的数据进行差分计算，得到差分后的数据；利用差分后的数据，形成多维数据向量，得到结构化数据； 将所述结构化数据输入预设的多策略注意力回归网络进行特征提取，得到第一任务全局时序特征图和第二任务全局时序特征图，所述第一任务和第二任务为不同的预测任务； 将所述第一任务全局时序特征图和第二任务全局时序特征图分别结合锂电池健康状态历史数据输入预设的预测器，输出锂电池健康状态预测结果和剩余寿命预测结果。
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