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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种电池异常寿命快速检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：CN121613365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610147656.9，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种电池异常寿命快速检测方法及系统是由商云龙;张辛萌;张震;任小小;李萌菲设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池异常寿命快速检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于锂离子电池技术领域，提供了一种电池异常寿命快速检测方法及系统，获取电池历史循环数据；采用基于生成对抗网络的样本增强策略对历史循环数据中的异常样本进行扩充，实现异常样本和正常样本的类别平衡；利用扩充后的样本对双流尺度－时序注意力循环网络进行训练；获取目标电池的电压和电流时序数据；采用离散小波变换对目标电池的电压和电流时序数据分别进行处理，将一维时序信号分解为包含不同频率信息的多维时频矩阵；采用训练后的双流尺度－时序注意力循环网络并行处理分解后的电压和电流数据，完成最终的正常或异常的判别。本发明能够高效捕捉时序依赖关系，提高异常诊断的准确性。

本发明授权一种电池异常寿命快速检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电池异常寿命快速检测方法，其特征是，包括以下步骤： 获取电池历史循环数据； 采用基于生成对抗网络的样本增强策略对历史循环数据中的异常样本进行扩充，实现异常样本和正常样本的类别平衡； 利用扩充后的样本对双流尺度－时序注意力循环网络进行训练； 获取目标电池的电压和电流时序数据； 采用离散小波变换对目标电池的电压和电流时序数据分别进行处理，将一维时序信号分解为包含不同频率信息的多维时频矩阵； 采用训练后的双流尺度－时序注意力循环网络并行处理分解后的电压和电流数据，在每个流中，引入尺度注意力模块，识别并加权含有关键故障信息的小波频段，抑制噪声频段，经过尺度加权后的数据被重构为时间序列格式，利用双向GRU层，以捕捉充放电过程中的长期双向时序依赖关系；利用时序注意力模块对GRU层输出序列进行加权聚合，聚焦于循环中最具区分性的关键时刻，生成高度浓缩的上下文特征向量，将电压和电流的上下文特征向量进行拼接融合，送入全连接分类网络完成最终的正常或异常的判别； 采用离散小波变换对目标电池的电压和电流时序数据分别进行处理的过程包括选用Daubechies-4小波基对前3次循环的电压－电流多模态时序数据进行处理，具体为： ； ； 其中，ft为原始信号函数，cj,k为小波系数，是基函数，是离散小波族，j为尺度参数，k为位置参数，t为时间参数； 利用双向GRU层，以捕捉充放电过程中的长期双向时序依赖关系的过程包括：双向GRU层由前向和后向两个GRU单元组成，分别处理正向和反向的时间序列，能够同时利用过去和未来的信息，对于时间步t，其隐藏状态由前向隐藏状态和后向隐藏状态拼接而成： ； ； ； 经过Bi-GRU层处理后，得到一个包含所有时间步隐藏状态的序列H={h1,h2,…hT}。

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