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龙图腾网获悉厦门新能达科技有限公司申请的专利锂离子电池及锂离子电池组的故障检测方法、检测装置及电子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：CN119689275B 。

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：202411982577.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权锂离子电池及锂离子电池组的故障检测方法、检测装置及电子设备是由严祝;崔邴晗设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本锂离子电池及锂离子电池组的故障检测方法、检测装置及电子设备在说明书摘要公布了：一种故障检测方法包括：获取正常锂离子电池的多个样本数据组以及多个对应的参考电压数据；应用所述样本数据对深度学习算法进行训练，分别获得第一映射关系和第二映射关系；基于第一映射关系和第二映射关系的电压预测值，计算电压预测误差阈值。采集待测锂离子电池的多个测试数据组以及多个对应的真实电压数据，使用第一映射关系和第二映射关系，计算获得第一误差、第二误差和电压预测误差，并且通过预设的逻辑关系，确定待测锂离子电池的故障判断结果。

本发明授权锂离子电池及锂离子电池组的故障检测方法、检测装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池的故障检测方法，其特征在于，包括： 获取正常锂离子电池的多个样本数据组以及多个对应的参考电压数据；每个样本数据组包括：在预设时间段内，所述正常锂离子电池采集的样本电压数据、样本电流数据、样本温度数据以及通过预先构建的电化学机理模型模拟的仿真电压数据，一个所述参考电压数据是所述正常锂离子电池在对应的样本数据组的结束时刻之后的预设时间段内采集的电压数据； 以所述样本电压数据、所述样本电流数据以及所述样本温度数据为输入信息，并且以所述参考电压数据为输出信息，对深度学习算法进行训练，获得第一映射关系； 以所述仿真电压数据、所述样本电流数据以及所述样本温度数据为输入信息，并且以所述参考电压数据为输出信息，对深度学习算法进行训练，获得第二映射关系； 基于所述参考电压数据和所述第一映射关系计算输出的采样电压预测值，计算第一误差阈值，并且基于所述参考电压数据和所述第二映射关系计算输出的仿真电压预测值，计算第二误差阈值； 通过预设的数值整合方法，将所述第一误差阈值和第二误差阈值整合为电压预测误差阈值； 采集待测锂离子电池的多个测试数据组以及多个对应的真实电压数据；每个测试数据组包括：在预设时间段内，所述待测锂离子电池采集的电压数据、电流数据以及温度数据； 基于所述真实电压数据和由所述第一映射关系计算输出的第一电压预测值，计算第一误差，并且基于所述真实电压数据和由所述第二映射关系计算输出的第二电压预测值，计算第二误差； 通过所述数值整合方法，将所述第一误差和第二误差整合为电压预测误差； 根据所述第一误差、第二误差、电压预测误差和所述电压预测误差阈值，通过预设的逻辑关系，确定所述待测锂离子电池的故障判断结果。

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