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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计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：CN116381505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310368992.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计方法是由任羿;姜福生;吴泽豫;夏权;孙博;杨德真;冯强设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计方法，开展锂电池老化试验，对参考锂电池进行动态工况循环和标准工况放电循环，采集电压、电流、运行时间和温度的时序数据；利用安时积分法计算参考锂电池的SOH序列数据和一阶差分SOH序列数据；对动态循环运行期间的电压、电流和温度时序数据进行变分模态分解，进一步对分解结果进行快速傅立叶变换，从频域数据中提取健康特征；进一步，构建并训练长短时记忆神经网络，实现对锂电池动态工况条件的健康状态估计。该方法使用场景更加贴合锂电池真实运行状态，并实现精确的锂电池健康状态估计。

本发明授权一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：开展老化试验，获取参考锂电池动态工况运行期间的电压、电流、运行时间和温度的时序数据； 步骤2：每当运行次动态循环后，对参考锂电池开展一次标准工况放电循环，采集电压、电流、运行时间和温度的时序数据； 步骤3：利用安时积分法计算参考锂电池在标准工况放电循环下的可放电容量，得到参考锂电池的SOH序列数据和一阶差分SOH序列数据； 步骤4：将参考锂电池在次动态循环过程中的电压、电流和温度的时序数据进行变分模态分解； 步骤5：对步骤4中的各阶模态分解结果进行时频分析，从频域结果中提取出最大幅值和对应频率值作为健康特征； 步骤6：构建初始化长短时记忆神经网络，基于步骤5中的健康特征数据集和步骤3中的一阶差分SOH序列数据集进行训练； 步骤7：利用步骤6中训练好的长短时记忆神经网络模型对运行在动态工况条件的待测锂电池进行健康状态估计； 通过以上步骤，给出了一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计方法。

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