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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于两阶段神经维纳过程的电池健康状态预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：CN120178081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510333194.5，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权基于两阶段神经维纳过程的电池健康状态预测方法是由尹爱军;陈义设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两阶段神经维纳过程的电池健康状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于两阶段神经维纳过程的电池健康状态预测方法，包括如下步骤：步骤一：变点识别：11通过Bi‑GRU模型学习电池退化过程中的时序特征，使用正向和反向传播的隐藏层状态拼接对电池退化过程中的健康状态进行预测；12引入可学习的自适应阈值，判断是否发生变点；步骤二：两阶段维纳过程参数估计：21以变点时刻τ为分界点，建立包括漂移系数和扩散系数的两阶段维纳退化模型；22采用EM算法估计漂移系数和扩散系数；23更新漂移系数；步骤三：推导两阶段维纳过程的寿命分布函数；步骤四：电池健康状态预测：41推导神经维纳过程的状态转移概率密度函数；42将状态转移概率密度函数的数学期望作为当前循环周期的电池健康状态。

本发明授权基于两阶段神经维纳过程的电池健康状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段神经维纳过程的电池健康状态预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：变点识别11通过Bi‑GRU模型学习电池退化过程中的时序特征，使用正向和反向传播的隐藏层状态拼接对电池退化过程中的健康状态进行预测； 12引入可学习的自适应阈值，若电池健康状态的预测值与观测值之间的残差超过设定的自适应阈值，则发生变点； 步骤二：两阶段维纳过程参数估计21以变点时刻为分界点，建立包括漂移系数和扩散系数的两阶段维纳退化模型； 22采用EM算法估计两阶段维纳退化模型中的漂移系数和扩散系数； 23采用自适应门控双注意力单元动态更新漂移系数； 步骤三：推导两阶段维纳过程的寿命分布函数将非线性退化过程转化为标准布朗运动，利用标准布朗运动的性质推导剩余寿命的分布，根据维纳过程的独立增量性质推导出寿命分布函数； 步骤四：电池健康状态预测41根据伊藤原理推导神经维纳过程的状态转移概率密度函数； 42将状态转移概率密度函数的数学期望作为当前循环周期的电池健康状态； 所述步骤21中，两阶段维纳退化模型表示为： 其中：表示锂离子电池在时刻的退化量；为锂离子电池在时刻的退化量；𝝉为变点时刻；为锂离子电池在变点处的退化量；和分别为在两个退化阶段的漂移系数函数；为第一阶段时间；为第一阶漂移函数参数；为第二阶段时间； 为第二阶段漂移系数函数；和分别为变点前后的扩散系数；𝐵𝑡为标准布朗运动； 所述步骤22中，采用EM算法估计两阶段维纳退化模型中的漂移系数和扩散系数的方法为：E步骤通过卡尔曼滤波计算隐变量的后验分布，并提供最优的退化状态估计；M步骤则基于退化状态估计，通过最大化对数似然函数来估计漂移系数和扩散系数； 通过EM算法的迭代，得到漂移系数的估计值和扩散系数的估计值： 其中：为E步骤中计算得到的退化状态估计；为当前时刻；为观测噪声的方差； 所述步骤三中，在非线性退化过程的第一阶段过程中： 非线性退化过程的第二阶段过程中： 在第一阶段后经过时间，退化量从到转移概率表示为： 其中：表示后验概率； 基于FHT定义，得到两阶段寿命分布函数： 其中：为失效阈值；为转移概率。

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