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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数据增强的混合模型锂电池健康状态监测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：CN116106773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211612664.4，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于数据增强的混合模型锂电池健康状态监测方法是由李鹏华;李皃;单康恒;余江;高代林设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强的混合模型锂电池健康状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据增强的混合模型锂电池健康状态监测方法，属于电池检测技术领域。该方法以多头注意力机制和时序卷积混合模型为基础模型，并将生成对抗方法融入进混合神经网络模型中，设计针对时序数据生成的对抗模型，在传统的无监督生成对抗模块的基础上，添加嵌入和生成模块的有监督学习，混合神经网络的串并联打破传统神经网络方法中生成对抗学习的无监督性和单一模型对数据特征提取的局限性，弥补由于训练集不足而带来的信息缺失，实现基于有限数据集的高精度锂电池健康状况监测。本发明能够在少量的异常工况电池数据的情况下，通过数据增强的方式提供足够的数据，实现高精度的电池健康状态预测。

本发明授权一种基于数据增强的混合模型锂电池健康状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的混合模型锂电池健康状态监测方法，其特征在于：该方法以基于多头注意力机制和时序卷积神经网络的混合神经网络模型为基础模型，同时融合时序生成对抗网络模型，嵌入有监督学习方法，并结合回归模型实现锂电池健康状态的预测，该方法实施步骤如下： S1、采集训练数据集，随机生成噪声数据集； S2、以时序生成对抗网络为数据增强模型基础，采用训练数据集和噪声数据集构建数据增强模型，生成增强数据集； S3、通过混合神经网络模型分别提取电池数据的时间有效特征和空间有效特征； 采用多头注意力机制的编码器提取锂电池数据的时间有效特征； 该编码器的输入为： 式中，表示Transformer的输入样本，表示输入样本的位置编码，其中位置编码如下式： 式中，pos表示当前元素在整个向量中的位置，i表示向量中每个元素的索引，d表示向量的维度； 编码器的输出为： 式中，h表示多头注意力机制中的个数，C为拼接函数，、和均表示权重矩阵，、和均表示多头映射参数矩阵，表示融合矩阵； 采用1d-TCN提取锂电池数据的空间有效特征； 对于第n层卷积层，其输入和输出分别表示为： 式中，L和W分别表示输入数据的长度和宽度；输入与输出之间对应关系如下式所示： 式中，表示激活函数，表示卷积核的偏置，表示卷积核的步长，、表示卷积核的提取特征的位置坐标，表示卷积核序数；将输入最大池化层得到池化向量： 式中，表示池化向量，、表示池化输出的位置坐标，表示池化步长；O表示池化核； S4、整合时间有效特征和空间有效特征，并将整合的特征向量输入回归模型中预测锂电池健康状态。

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