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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种氢燃料电池寿命预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：CN120854617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511351408.8，技术领域涉及：H01M8/04992；该发明授权一种氢燃料电池寿命预测方法及系统是由卢晨;蔡京升;崔锦昊设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种氢燃料电池寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种氢燃料电池寿命预测方法及系统，涉及新能源领域，该方法包括利用降维算法压缩特征维度，得到反映氢燃料电池退化状态的特征向量序列；构建反映氢燃料电池性能退化程度的健康状态指标，并结合时间序列构建健康状态曲线；基于健康状态曲线变化趋势，采用分段建模算法对氢燃料电池寿命过程划分为早期稳定阶段、中期缓慢退化阶段和后期快速退化阶段；基于健康状态指标与特征向量序列，构建时序预测模型，预测燃料氢燃料电池的剩余使用寿命；监测健康状态曲线的突变行为，识别非预期退化情况。本发明通过对氢燃料电池运行数据进行特征提取与降维处理，构建健康状态指标与曲线，显著提高剩余使用寿命的预测精度。

本发明授权一种氢燃料电池寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，包括： 采集时序数据并预处理，通过滑动时间窗口方式对预处理后的时序数据进行分段处理，利用降维算法压缩特征维度，得到反映氢燃料电池退化状态的特征向量序列； 根据氢燃料电池在不同运行阶段的性能演化特征，构建反映氢燃料电池性能退化程度的健康状态指标，并结合时间序列构建健康状态曲线，用于表征氢燃料氢燃料电池不同生命周期阶段的状态分布； 基于健康状态曲线变化趋势，采用分段建模算法对氢燃料电池寿命过程划分为早期稳定阶段、中期缓慢退化阶段和后期快速退化阶段，并分别标识不同阶段的运行特征参数； 基于健康状态指标与特征向量序列，构建时序预测模型，预测燃料氢燃料电池的剩余使用寿命； 在寿命预测过程中，监测健康状态曲线的突变行为，识别非预期退化情况，并结合多轮预测结果的一致性检测判断早期失效趋势； 所述根据氢燃料电池在不同运行阶段的性能演化特征，构建反映氢燃料电池性能退化程度的健康状态指标，包括： 针对每个运行阶段，从静态性能特征、动态响应特征和环境敏感特征中提取退化相关的特征，利用时间序列建模技术，提取每个阶段的退化特征向量fi；基于多特征融合的健康得分，将多个退化特征组合成一个融合健康状态指标： ； 其中，为第j个特征在时间t的数值，为特征权重系数； 将连续的SOH数值映射为分级的健康等级状态； 所述基于健康状态曲线变化趋势，采用分段建模算法对氢燃料电池寿命过程划分为早期稳定阶段、中期缓慢退化阶段和后期快速退化阶段，并分别标识不同阶段的运行特征参数，包括： 设阶段断点为{t0,t1,t2,t3}，对每段[ti-1,ti]拟合线性模型： ； 其中，第i段的截距项，为第i段的斜率，t为当前时间点； 依据各段斜率、平均SOH值和持续时间，定义如下判别规则： 若，则为早期稳定阶段；若0，则为中期缓慢退化阶段；若，则为后期快速退化阶段。

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