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龙图腾网获悉山东交通学院申请的专利基于自适应拐点驱动压缩采样的电池容量估计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：CN121454354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610012612.5，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权基于自适应拐点驱动压缩采样的电池容量估计方法及系统是由申刚;苏现征;和朴轩设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应拐点驱动压缩采样的电池容量估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于自适应拐点驱动压缩采样的电池容量估计方法及系统，涉及锂电池容量估计技术领域，获取待测电池的原始充电数据，基于原始充电数据中电压数据得到电压曲线；识别电压曲线的拐点，根据拐点位置将电压曲线划分不同的采样区段，基于采样比例在各区段内执行分段随机采样，形成初始采样集合；在保持采样点总数量恒定的条件下，引入动态更新函数根据区段信息熵与预测误差反馈迭代更新采样比例，实现自适应压缩采样；将采样集合输入容量预测模型进行处理，得到预测的电池估计容量。结合自适应拐点引导压缩采样与结构上适配稀疏数据的深度学习模型，实现轻量化、数据高效的电池状态估计。

本发明授权基于自适应拐点驱动压缩采样的电池容量估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应拐点驱动压缩采样的电池容量估计方法，其特征在于，包括： 获取待测电池的原始充电数据，基于原始充电数据中电压数据得到电压曲线； 识别电压曲线的拐点，根据拐点位置将电压曲线划分不同的采样区段，基于采样比例在各区段内执行分段随机采样，形成初始采样集合；在保持采样点总数量恒定的条件下，引入动态更新函数根据区段信息熵与预测误差反馈迭代更新采样比例，实现自适应压缩采样； 将采样集合输入容量预测模型进行处理，得到预测的电池估计容量； 所述动态更新函数表示为： 其中，为下一循环的采样比例，为当前循环的采样比例，为步长，为采样集合的信息熵，为容量估计误差，为特征的归一化处理后的特征概率，为估计容量，为实际容量； 所述容量预测模型为改进P-sLSTM，其依次包括补丁化处理、投影、标量长短期记忆网络模块以及线性投影模块；所述补丁化处理为：对自适应压缩采样后的稀疏序列采用滑动窗口方式进行切片，将全局序列划分为若干局部补丁子序列；所述标量长短期记忆网络模块包括多头标量LSTM通道、残差连接结构和补丁级退化一致性约束模块，所述补丁级退化一致性约束模块在模型训练中定义补丁级退化一致性约束损失项； 所述补丁级退化一致性约束损失项表示为： 其中，为补丁级退化一致性约束损失项，为循环总数，为第次循环的容量表征，为第次循环的容量表征，为第次循环到第次循环之间的容量变化量，为第次循环到第次循环之间的容量变化量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东交通学院，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学科技园海棠路5001号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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