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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利一种基于电池局部片段数据提取的电池健康状态估计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：CN119438956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411760599.9，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于电池局部片段数据提取的电池健康状态估计方法是由朱利琦;戴厚德;黄毅杨;俞辉;赖源设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电池局部片段数据提取的电池健康状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于电池局部片段数据提取的电池健康状态估计方法，属于锂离子电池技术领域，包括：步骤S1、构建估计模型；步骤S2、在m次充放电循环中，在各充放电循环对应的电池充电曲线上确定提取特征的区间段，以相同的间隔△V选取n个电压段，并获取输入特征矩阵；步骤S3、获取最佳间隔△Vp，并得到最佳的输入特征矩阵；步骤S4、重复步骤S2与步骤S3设定次数，每次重复分别以不同的间隔△V选取电压段并得到本次重复对应的最佳输入特征矩阵；步骤S5、将各最佳输入特征矩阵输入估计模型，以确定最终最佳间隔，并以最终最佳间隔重复步骤S2得到最终输入特征矩阵。本发明能够平衡估计模型的复杂性与准确性。

本发明授权一种基于电池局部片段数据提取的电池健康状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电池局部片段数据提取的电池健康状态估计方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、构建估计模型，估计模型包括生成特征节点的注意力映射层、将特征节点增强为增强节点的增强节点层、与增强节点层连接的丢弃层、以及与注意力映射层和丢弃层连接的输出层，输出层的输出权重由弹性网络回归计算，注意力映射层包括特征注意力模块、时间注意力模块以及对特征注意力和时间注意力进行融合的融合模块； 步骤S2、在m次充放电循环中，基于统计数据，在各充放电循环对应的电池充电曲线上确定提取特征的区间段，以相同的间隔△V选取n个电压段，依据n个电压段对电池充电曲线进行截取，得到n个电池充电曲线段，对m次充放电循环所得到的各电池充电曲线段进行曲线拟合，将拟合得到的参数作为输入特征以组成输入特征矩阵，其中，，； 步骤S3、将输入特征矩阵输入估计模型，并利用多目标粒子群优化算法，以计算成本和计算精度为目标获取最佳间隔△Vp，并以最佳间隔△Vp重复步骤S2，得到最佳的输入特征矩阵； 步骤S4、重复步骤S2与步骤S3设定次数，每次重复分别以不同的间隔△V选取电压段并得到本次重复对应的最佳输入特征矩阵； 步骤S5、将各最佳输入特征矩阵输入估计模型，并通过MAPE和RMSE对估计结果进行评估，以确定最终最佳间隔，并以最终最佳间隔重复步骤S2得到最终输入特征矩阵，将最终输入特征矩阵输入估计模型进行估计。

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泉州装备制造研究所，其通讯地址为：362123 福建省泉州市台商投资区洛阳镇上浦村吉贝511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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