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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于自适应神经网络的软包电池故障检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：CN120577707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510999129.6，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于自适应神经网络的软包电池故障检测方法及系统是由冯运;朱星宇;张雅芝;王耀南设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应神经网络的软包电池故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应神经网络的软包电池故障检测方法及系统，构建考虑热异常与传感器故障的电池温度空间分布模型，利用辅助函数分解法将非齐次边界条件齐次化，结合伽辽金方法建立ODE降维系统；采集电池表面温度、电流及端电压数据，通过线性矩阵不等式设计稳定参数，采用具有自适应权重矩阵的神经网络观测器估计非线性热生成项，并构建误差系统；引入集总残差评估机制，基于核密度估计技术生成动态故障阈值，通过实时对比输出估计误差的残差评估值与阈值完成在线检测。突破传统集总参数模型限制，仅需少量热电偶即可实现二维软包电池的分布式热故障检测，在保证精度的同时大幅降低硬件成本，为动力电池安全管理提供了新的技术路径。

本发明授权一种基于自适应神经网络的软包电池故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应神经网络的软包电池故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：建立考虑分布式热异常以及传感器故障的软包电池温度空间分布模型； S200：构造辅助函数分解温度分布，将非齐次化边界条件转化得到齐次化边界条件，基于分离定理并应用伽辽金方法得到ODE降维的无限维系统； S300：采集电池表面温度数据、电池电流和端电压数据，通过求解线性矩阵不等式得到满足神经网络观测器稳定性要求的设计参数，采用神经网络估计未知非线性热生成项，根据权重更新规律更新神经网络权重矩阵，构建神经网络观测器； S400：根据无限维系统和神经网络观测器得到误差系统； S500：引入集总残差评估方案，构造残差评估函数，通过核密度估计技术确定故障检测阈值； S600：根据误差系统得到输出估计误差，将输出估计误差代入残差评估函数得到实时的评估值，将实时的评估值和故障检测阈值进行比较，实现在线故障检测。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1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”。

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