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龙图腾网获悉中国汽车工程研究院股份有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法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：CN115144758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210784827.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法是由王振宇;刘川;程端前;抄佩佩;张怒涛;王澎;王涵;闫文设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池健康状态评估技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法，包括以下步骤：步骤1：提取数个满充状态下的充电片段数据；步骤2：修正充电片段数据的SOC值；并计算每一个充电片段数据对应的SOH值；步骤3：截取各充电片段数据中相同电压区间内的单体电压数据作为输入值，并输入至初始评估模型中；所述初始评估模型为端到端的模型；步骤4：利用步骤3中的输入值，计算损失函数并进行反向传播以更新权重参数，直到迭代完成；迭代完成后获得标准评估模型；步骤5：将待评估电池的充电片段数据输入至标准评估模型中，输出得到待评估电池的SOH值。本发明能够准确评估车辆的电池健康状态，评估准确率和评估效率较高。

本发明授权一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：提取数个满充状态下的充电片段数据； 步骤2：根据充电片段数据，修正充电片段数据的SOC值；并依据修正后的SOC值计算每一个充电片段数据对应的当前电池容量值，进而计算得到每一个充电片段数据对应的SOH值； 修正充电片段数据的SOC值时，采用OCV-SOC曲线对低端SOC值进行校准； 步骤3：截取各充电片段数据中相同电压区间内的单体电压数据作为输入值，并输入至初始评估模型中；其中，所述相同电压区间为； 以SOH值作为各充电片段数据的标签；所述初始评估模型为端到端的模型；且所述初始评估模型内包含有卷积神经网络；所述卷积神经网络包含7层卷积层和3层全连接层；所述初始评估模型还包含池化层；所述池化层对输入值进行降采样处理后，输入值再输入至卷积神经网络中； 步骤4：初始评估模型利用步骤3中的输入值，计算损失函数并进行反向传播以更新权重参数，直到迭代完成；迭代完成后获得标准评估模型； 步骤5：将待评估电池的充电片段数据输入至标准评估模型中，输出得到待评估电池的SOH值。

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