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龙图腾网获悉徐州储盈电子科技有限公司申请的专利一种锂电池健康状态云端监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：CN119881713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510045329.8，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种锂电池健康状态云端监测方法及系统是由渠慎程;李文侠设计研发完成，并于2025-01-13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云端监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云端监测方法及系统，涉及锂电池领域，包括：预先获取反映锂电池健康状态的性能指标，并在实验环境测定锂电池的健康状态，生成输入数据集和输出数据集，加入构建的全连接神经网络模型进行模型训练后上传云端服务器，即可通过云端服务器根据用户端采集的锂电池实况性能指标输出锂电池实况健康状态并返回，后续将持续获取不同外部环境下锂电池的性能指标，实时优化全连接神经网络模型，并动态更新云端服务器的全连接神经网络模型。本发明将锂电池健康状态监测上云，解决了用户端本地算力和可读存储空间不足导致无法精准监测的问题，并持续性的优化和动态更新检测模型，提高了锂电池健康状态监测的泛化能力。

本发明授权一种锂电池健康状态云端监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云端监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：预先从锂电池全生命周期内每一次充放电循环中各获取一组反映锂电池健康状态的性能指标，并在锂电池全生命周期内每一次充放电循环中通过交流阻抗分析法和化学分析法测定锂电池的健康状态，其中，性能指标包括充放电循环次数、充电时间、放电时间、充电过程中电压方差、放电过程中电压方差、放电过程中电流曲线、充电过程中锂电池温度、放电过程中锂电池温度，锂电池的健康状态为一个百分比数值； 步骤2：构建向量xi=[ni,ti,Ti,fi,Fi,si,Si]，其中，ni为第i组性能指标中的充放电循环的次数、ti为第i组性能指标中的充电时间、Ti为第i组性能指标中的放电时间、fi为第i组性能指标中的充电过程中电压方差、Fi为第i组性能指标中的放电过程中电压方差、si为第i组性能指标中的充电过程中锂电池温度、Si为第i组性能指标中的放电过程中锂电池温度，i=1,2,3,...,N，N为锂电池全生命周期内充放电循环次数，将矩阵[x1 T,x2 T,x3 T,...,xN T]T作为输入数据集； 步骤3：通过第i组性能指标中的放电过程中电流曲线计算第i次充放电循环中锂电池放电容量，然后与锂电池全生命周期内第i次充放电循环中通过交流阻抗分析法和化学分析法测定的锂电池健康状态加权求和，得到第i次充放电循环中的加权锂电池健康状态，表示为gi=0.3ji+0.3hi+0.4riR×100%，其中，gi表示第i次充放电循环中的加权锂电池健康状态，ji和hi分别表示第i次充放电循环中交流阻抗分析法和化学分析法测定的锂电池健康状态，ri表示第i次充放电循环中锂电池放电容量，R表示锂电池额定容量，将向量[g1,g2,g3,...,gN]作为输出数据集，其中，i=1,2,3,...,N，N为锂电池全生命周期内充放电循环次数； 步骤4：构建全连接神经网络模型，将输入数据集和输出数据集加入到全连接神经网络模型执行模型训练，将完成模型训练的全连接神经网络模型上传至云端服务器； 步骤5：将用户端采集的锂电池实况性能指标上传至云端服务器，构建锂电池实况特征向量e=[n,t,T,f,F,s,S]，将锂电池实况特征向量加入云端服务器的全连接神经网络模型，输出锂电池实况健康状态，返回给用户端，其中，n为实况充放电循环的次数、t实况充电时间、T实况放电时间、f为实况充电过程中电压方差、F为实况放电过程中电压方差、s为实况充电过程中锂电池温度、S为实况放电过程中锂电池温度； 步骤6：在不同的外部环境下继续从锂电池全生命周期内每次充放电循环中获取反映锂电池健康状态的性能指标，使用步骤2的操作生成附加输入数据集，并通过交流阻抗分析法和化学分析法获取不同的外部环境下每次充放电循环中锂电池的健康状态，使用步骤3当中的相同操作计算加权锂电池健康状态，生成附加输出数据集，通过附加输入数据集和附加输出数据集对云端服务器的全连接神经网络模型执行实时梯度下降，实时优化全连接神经网络模型，并将云端服务器的全连接神经网络模型更新至优化后的全连接神经网络模型。

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