天津大学田璐羽获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于Transformer的电池组热故障分析方法及装置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:CN119165365B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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:202411316122.1,技术领域涉及:G01R31/367;该发明授权基于Transformer的电池组热故障分析方法及装置是由田璐羽;董朝宇;贾宏杰设计研发完成,并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Transformer的电池组热故障分析方法及装置在说明书摘要公布了:基于Transformer的电池组热故障分析方法及装置,通过热成像仪对电池组表面进行全覆盖实时捕捉,得到设定视角下的电池组表面的实时热成像视频;将实时热成像视频经过Backbone特征提取网络提取得到表面热特征;利用Transformer编码器表面热特征进行嵌入编码,利用Transformer解码器对嵌入编码后的表面热特征进行解码,得到Transformer解码器的解码输出结果;将Transformer解码器的解码输出结果经过多任务头处理完成热异常电池的故障诊断,输出热异常电池的故障诊断结果,故障诊断结果包括故障电池的故障类别、故障区域、故障边界框和置信度。本发明准确率高,效率高。
本发明授权基于Transformer的电池组热故障分析方法及装置在权利要求书中公布了:1.基于Transformer的电池组热故障分析方法,其特征在于,包括以下步骤: 通过热成像仪对电池组表面进行全覆盖实时捕捉,得到设定视角下的所述电池组表面的实时热成像视频; 将所述电池组表面的实时热成像视频经过Backbone特征提取网络提取,得到所述电池组表面的实时热成像视频中的表面热特征; 利用Transformer编码器对所述电池组表面的实时热成像视频中的表面热特征进行嵌入编码,利用Transformer解码器对嵌入编码后的所述电池组表面的实时热成像视频中的表面热特征进行解码,得到所述Transformer解码器的解码输出结果; 将所述Transformer解码器的解码输出结果经过多任务头处理完成热异常电池的故障诊断,输出热异常电池的故障诊断结果,故障诊断结果包括故障电池的故障类别、故障区域、故障边界框和置信度; 通过热成像仪对电池组表面进行全覆盖实时捕捉过程中,控制所述热成像仪在所述电池组表面按照“米字型”方位进行视角变换,并利用AnsysFluent软件对所述电池组进行仿真,模拟所述电池组在单胞体故障时的产热情况,获得所述电池组表面的实时热成像视频; 将所述电池组表面的实时热成像视频经过Backbone特征提取网络提取过程中,所述Backbone特征提取网络采用ResNet50残差网络; 利用Transformer编码器对所述电池组表面的实时热成像视频中的表面热特征进行嵌入编码过程中,将所述电池组表面的实时热成像视频中的表面热特征经过嵌入层操作加入位置编码; 假设输入的表面热特征值为,经过嵌入层操作后得到的向量为,其中,T为输入实时热成像视频的总帧数,每帧实时热成像视频的大小为H×W;实时热成像视频被分为N个块; 将所述电池组表面的实时热成像视频中的表面热特征经过嵌入层操作加入位置编码后,输入Transformer编码器的输入矩阵A为: ; 式中,位置编码采用正余弦位置编码,计算方法为: ; 式中,为输入的向量F的指定块;为位置编码后输出的维度;用于在维度中进行遍历;F中的奇数位置采用余弦函数变换,偶数位置采用正弦函数变换; 将所述Transformer解码器的解码输出结果经过多任务头处理完成热异常电池的故障诊断过程中,多任务头包括边界框任务头、分类任务头和分割任务头; 边界框任务头包括三层的前馈神经网络;分类任务头包括一层线性层;分割任务头包括四层卷积和一层动态卷积; 通过输入矩阵A得到查询向量Q、关键向量K和数值向量V: ; 式中,,,为三个可训练的参数矩阵; 对查询向量Q、关键向量K进行可变形注意力机制计算,计算方式为: ; 式中,为输入的特征值;为在编码器中计算和的可变形注意力机制;代表多头注意力机制的数目;均为第个注意力头中可训练的权重矩阵;表示V;是对注意力施加在V后的结果进行线性变换从而得到不同头部的输出结果;K为特征值中的采样点数目;为第个注意力头中的注意力权重;代表的位置坐标;表示第个注意力头第k个采样点相对于参考点的位置偏移; Transformer解码器部分实现查询分解,在第一层解码器中进行实例查询,即编码器中嵌入操作后得到的与初始的查询向量进行可变形注意力,得到第一层的框查询,即: ; 之后对查询向量进行更新,第层的为上一层的与框查询的叠加: ; 其中,FC代表框查询经过全连接层后的输出,解码器共计6层。
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