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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于无监督对抗学习的电动汽车电池热失控诊断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：CN119758089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411633186.4，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于无监督对抗学习的电动汽车电池热失控诊断方法是由杨燕;毕杨;易礼佳设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督对抗学习的电动汽车电池热失控诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于电池与人工智能的交叉领域，涉及一种基于无监督对抗学习的电动汽车电池热失控诊断方法，包括：获取电动汽车电池数据集，对电动汽车电池数据集进行预处理，得到训练样本集和测试样本集；所述训练样本集中的每个训练样本均为正常的电动汽车电池数据；构建集成模型，利用训练样本集对集成模型进行两阶段对抗训练，得到训练好的集成模型；将测试样本集输入训练好的集成模型，得到重构结果；根据重构结果采用自适应集成投票法得到热失控诊断结果；本发明的自适应集成投票能够根据每个模型在测试阶段的表现动态调整投票权重，使得表现更好的模型在最终决策中发挥更大的作用，进一步提高诊断结果的准确性。

本发明授权一种基于无监督对抗学习的电动汽车电池热失控诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督对抗学习的电动汽车电池热失控诊断方法，其特征在于，包括： S1、获取电动汽车电池数据集，对电动汽车电池数据集进行预处理，得到训练样本集和测试样本集；所述训练样本集中的每个训练样本均为正常的电动汽车电池数据； S2、构建集成模型，利用训练样本集对集成模型进行两阶段对抗训练，得到训练好的集成模型；所述集成模型包括N个基础模型； S3、将测试样本集输入训练好的集成模型，得到每个基础模型的重构结果；根据重构结果采用自适应集成投票法得到热失控诊断结果； 训练样本集包括N个子训练样本集；基础模型n包括：模型和模型，ED为编码器-解码器模型；每个基础模型n的两阶段对抗训练过程包括： S21、将第n个子训练样本集的训练样本X分别输入和进行重构训练，得到第一重构结果和第二重构结果； S22、将第一重构结果输入进行对抗训练，得到生成结果； S23、根据样本X、第一重构结果、第二重构结果以及生成结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，当迭代次数达到预先设定的最大迭代次数时，得到训练好的基础模型n； 损失函数为： ； ； 其中，为的损失函数，为的损失函数； 包括：编码器和解码器，包括编码器和解码器；对训练样本X进行处理包括：将训练样本X输入编码器，将编码器的输出输入解码器，得到第一重构结果； 编码器、解码器以及解码器均包括：Bi-LSTM、注意力层以及全连接层；其中，编码器对训练样本X进行处理包括：将训练样本X输入Bi-LSTM，将Bi-LSTM的输出输入注意力层，将注意力层的输出输入全连接层，得到输出结果；所述Bi-LSTM为双向长短时记忆网络； 测试样本集包括M辆电动汽车的电池数据；根据重构结果计算热失控诊断结果包括：根据重构结果计算每个基础模型对每辆电动汽车的电池数据的重构误差，根据重构误差构建每个基础模型的重构误差向量，根据每个基础模型的重构误差向量构建重构误差矩阵；根据重构误差矩阵计算热失控诊断结果；所述重构误差矩阵的每一列为基础模型的重构误差向量，基础模型的重构误差向量包括基础模型对M辆电动汽车的电池数据的重构误差； 计算热失控诊断结果包括： S31、对重构误差矩阵中每列的重构误差进行从大到小排序，得到重构误差矩阵； S32、将重构误差矩阵中的重构误差替换为对应的电动汽车，得到电动汽车矩阵；根据3σ规则设置阈值，将电动汽车矩阵中重构误差大于阈值的电动汽车标记为潜在热失控电动汽车，得到潜在热失控电动汽车矩阵； S33、统计潜在热失控电动汽车矩阵中第1行的初始总票数，统计第1行中每辆电动汽车被标记为潜在热失控电动汽车的标记次数，当电动汽车的标记次数与初始总票数的比例大于50%，则被判定为热失控电动汽车； S34、统计潜在热失控电动汽车矩阵中第行的有效总票数，统计第行中每辆电动汽车被标记为潜在热失控电动汽车的标记次数，当电动汽车的标记次数与有效总票数的比例大于50%，则被判定为热失控电动汽车；其中，i为步骤S34的迭代次数； S35、重复步骤S34，直到潜在热失控电动汽车矩阵中没有被标记为潜在热失控电动汽车的电动汽车。

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