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龙图腾网获悉中汽研新能源汽车检验中心(天津)有限公司申请的专利一种基于充电数据的故障诊断方法、装置、介质及设备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：CN119961873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510437845.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于充电数据的故障诊断方法、装置、介质及设备是由张宝强;王芳;樊彬;祖国强;穆云飞;洪吉超;陈赫;李江;马世琨设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于充电数据的故障诊断方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于充电数据的故障诊断方法、装置、介质及设备，通过采集充电过程中的充电数据；提取充电数据中的静态特征和时间序列特征；将静态特征输入支持向量机模型得到第一故障概率；将时间序列特征输入长短期记忆网络得到第二故障概率；基于第一故障概率和第二故障概率，加权求和得到综合可信度；即在充电过程中实时采集充电数据并提取其中的静态特征和时间序列特征，利用支持向量机模型和长短期记忆网络分别识别静态特征和时间序列特征以得到第一故障概率和第二故障概率，综合第一故障概率和第二故障概率得到充电故障的可信度，以提高故障预测的准确性。

本发明授权一种基于充电数据的故障诊断方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于充电数据的故障诊断方法，其特征在于，包括： 采集充电过程中的充电数据；其中，所述充电数据的采集频率与充电电池的荷电状态相关； 提取所述充电数据中的静态特征和时间序列特征； 将所述静态特征输入支持向量机模型得到第一故障概率； 将所述时间序列特征输入长短期记忆网络得到第二故障概率； 基于所述第一故障概率和所述第二故障概率，加权求和得到综合可信度；其中，所述综合可信度表示当前充电状态存在故障的可信度，所述第一故障概率的权重和所述支持向量机模型的准确率正相关，所述第二故障概率的权重和所述长短期记忆网络的准确率正相关； 所述提取所述充电数据中的静态特征和时间序列特征包括： 提取所述充电数据中的电压-温度耦合系数和充电健康指数；其中，所述电压-温度耦合系数表示所述充电电池的单体电压和温度的动态关联，所述充电健康指数表示当前充电曲线和历史基准充电曲线的相似度； 所述电压-温度耦合系数的计算公式为： ； 其中，为电压-温度耦合系数，为第个采样点的电压变化量，为第个采样点的温度变化量； 所述充电健康指数的计算公式为： ； 其中，为充电健康指数，为当前充电曲线，为历史基准充电曲线，表示当前充电曲线和历史基准充电曲线之间的相似度距离，为当前充电曲线和历史基准充电曲线的最大长度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中汽研新能源汽车检验中心(天津)有限公司，其通讯地址为：300300 天津市东丽区雄姿道88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。