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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利适用于电池健康状态评估和寿命预测的自动特征提取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：CN116559707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310684484.5，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权适用于电池健康状态评估和寿命预测的自动特征提取方法是由魏中宝;李清华;何洪文设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于电池健康状态评估和寿命预测的自动特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开适用于电池健康状态评估和寿命预测的自动特征提取方法，包括：S1.在固定温度和不同充放电倍率下对电池进行循环充放电老化试验，采集电池循环过程中的电流信息与电压信息；S2.在不同充放电倍率下，通过安时积分法获得对应循环的容量，建立对应工况的容量增量曲线；S3.对一维时间尺度下的IC曲线进行高斯卷积，建立对应工况下的高斯空间与高斯差分空间；S4.构建不同尺度的塔，计算每个塔的高斯差分空间，寻找相邻差分空间中的局部极值点；S5.对自动特征数据库进行处理，选出相似的点作为同一序列，并与电池SOH进行相关性分析，选出相关性高的特征序列作为自动特征。本发明提出的方法计算复杂度低，可直接获得与SOH高相关的特征点序列。

本发明授权适用于电池健康状态评估和寿命预测的自动特征提取方法在权利要求书中公布了：1.适用于电池健康状态评估和寿命预测的自动特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.在固定温度和不同充放电倍率下对电池进行循环充放电老化试验，采集电池循环过程中的电流信息与电压信息； S2.在不同充放电倍率下，通过安时积分法获得对应循环的容量，随后建立对应工况的容量增量曲线； S3.对一维时间尺度下的IC曲线进行高斯卷积，建立对应工况下的高斯空间与高斯差分空间； S4.构建不同尺度的塔，并且计算每个塔的高斯差分空间，并寻找相邻差分空间中的局部极值点； 包括以下子步骤： S401.对同一工况下的同一循环高斯空间进行差分，得到对应循环的高斯差分空间； S402.重复S401，获得IC曲线下不同工况的DOG空间，组合构建为该尺度下的塔； S403.对IC曲线进行降采样后，重复进行S401-S402，构建下一级尺度的塔； S404.对同一塔中的同一循环的相邻DOG空间寻找局部极值点，以其作为估计电池健康状态以及评估剩余寿命的待选点，建立自动特征数据库； S5.对自动特征数据库进行处理，选出相似的点作为同一序列，并与电池SOH进行相关性分析，选出相关性高的特征序列作为自动特征； 包括以下子步骤： S501.确定权重矩阵，选取出循环中与初始点值之差的权重最小的点作为同一序列，对初始循环中的特征点进行权重序列分析，得到不同的相似点序列； S502.对各相似点序列与电池SOH进行相关性分析，取其相关性前三的作为自动提取特征。

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