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龙图腾网获悉四川华环电子技术有限公司申请的专利基于人工智能的蓄电池健康状态在线监测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：CN120820874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511067552.9，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权基于人工智能的蓄电池健康状态在线监测方法及系统是由卢马鸿;何华伟;王甫岩设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的蓄电池健康状态在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的蓄电池健康状态在线监测方法及系统，通过获取蓄电池实时运行过程中的蓄电池实时监测数据集合；对所述蓄电池实时监测数据集合进行特征关联增强，生成蓄电池多域关联特征集合；基于所述蓄电池多域关联特征集合构建蓄电池健康状态关联图谱；通过所述蓄电池健康状态关联图谱进行蓄电池健康状态多尺度评估处理，得到蓄电池健康状态评估结果集合，以基于所述蓄电池健康状态评估结果集合输出蓄电池健康状态在线监测结果。通过本发明，可以综合多物理量、多时间尺度的信息，有效提升蓄电池健康状态在线监测的准确性和可靠性，解决传统监测方法中特征孤立、评估割裂导致的监测结果片面或不准确的问题。

本发明授权基于人工智能的蓄电池健康状态在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的蓄电池健康状态在线监测方法，其特征在于，包括： 获取蓄电池实时运行过程中的蓄电池实时监测数据集合； 对所述蓄电池实时监测数据集合进行特征关联增强，生成蓄电池多域关联特征集合；具体包括：从所述蓄电池实时监测数据集合中提取电压波动数据和电流变化数据，对所述电压波动数据和所述电流变化数据进行时序同步，得到时序同步后的电压波动数据和时序同步后的电流变化数据，将所述时序同步后的电压波动数据和所述时序同步后的电流变化数据输入预设耦合特征提取模型，通过所述预设耦合特征提取模型的时序关联层对所述时序同步后的电压波动数据和所述时序同步后的电流变化数据进行关联度计算，生成电压电流关联度序列，以及通过所述预设耦合特征提取模型的特征融合层基于所述电压电流关联度序列对所述时序同步后的电压波动数据和所述时序同步后的电流变化数据进行特征融合，得到电压电流耦合特征；从所述蓄电池实时监测数据集合中提取电流变化数据和温度分布数据，对所述电流变化数据和所述温度分布数据进行空间匹配，得到空间匹配后的电流变化数据和空间匹配后的温度分布数据，将所述空间匹配后的电流变化数据和所述空间匹配后的温度分布数据输入预设联动特征提取模型，通过所述预设联动特征提取模型的空间映射层对所述空间匹配后的电流变化数据和所述空间匹配后的温度分布数据进行空间特征映射，生成电流温度空间映射矩阵，以及通过所述预设联动特征提取模型的特征整合层基于所述电流温度空间映射矩阵对所述空间匹配后的电流变化数据和所述空间匹配后的温度分布数据进行特征整合，得到电流温度联动特征；将所述电压电流耦合特征和所述电流温度联动特征输入预设交互特征提取模型，通过所述预设交互特征提取模型的交叉关联层对所述电压电流耦合特征和所述电流温度联动特征进行交叉关联分析，生成电压温度交叉关联特征，以及通过所述预设交互特征提取模型的特征强化层对所述电压温度交叉关联特征进行特征强化处理，得到电压温度交互特征；将所述电压电流耦合特征、所述电流温度联动特征及所述电压温度交互特征整合为蓄电池多域关联特征集合； 其中，所述通过所述预设耦合特征提取模型的时序关联层对所述时序同步后的电压波动数据和所述时序同步后的电流变化数据进行关联度计算，生成电压电流关联度序列，包括： 通过所述预设耦合特征提取模型的时序关联层对所述时序同步后的电压波动数据进行时间序列分帧，得到多个电压分帧数据，对所述时序同步后的电流变化数据进行时间序列分帧，得到多个电流分帧数据，所述多个电流分帧数据与所述多个电压分帧数据的帧数量相同且帧时间对应； 针对每个电压分帧数据，从所述多个电流分帧数据中确定与该电压分帧数据对应的电流分帧数据，将每个电压分帧数据及其对应的电流分帧数据组成分帧数据对，得到多个分帧数据对； 通过所述预设耦合特征提取模型的时序关联层对每个分帧数据对中的电压分帧数据和电流分帧数据进行关联度计算，得到每个分帧数据对对应的分帧关联度； 将所述多个分帧数据对对应的分帧关联度按时间顺序排列，生成电压电流关联度序列； 基于所述蓄电池多域关联特征集合构建蓄电池健康状态关联图谱； 通过所述蓄电池健康状态关联图谱进行蓄电池健康状态多尺度评估处理，得到蓄电池健康状态评估结果集合，以基于所述蓄电池健康状态评估结果集合输出蓄电池健康状态在线监测结果。

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