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龍圖騰網(wǎng)恭喜河南科技學(xué)院申請的專利面向智慧黃河水下航行器的鋰電池SOH估計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119988987B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510473146.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)面向智慧黃河水下航行器的鋰電池SOH估計方法是由王建平;范玉千;劉雨晴;王林冰;高國紅;趙晨萍;張衛(wèi)東;李倩;郭曉娟設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本面向智慧黃河水下航行器的鋰電池SOH估計方法在說明書摘要公布了：面向智慧黃河水下航行器的鋰電池SOH估計方法，包括以下步驟：獲取四種不同工況下的鋰電池數(shù)據(jù)集；從電池屬性角度分析鋰電池數(shù)據(jù)集，構(gòu)建屬性特征；從數(shù)據(jù)范圍角度分析屬性特征，構(gòu)建數(shù)據(jù)范圍特征；從數(shù)學(xué)統(tǒng)計角度分析數(shù)據(jù)范圍特征，構(gòu)建數(shù)學(xué)特征；將屬性特征、數(shù)據(jù)范圍特征、數(shù)學(xué)特征組成特征庫；使用最高相關(guān)性搜索法從特征庫中選取最高相關(guān)性特征獲得模型輸入特征；將模型輸入特征送入雙通道可解釋性網(wǎng)絡(luò)，獲得SOH估計結(jié)果；本發(fā)明能夠解決鋰電池有效特征輸入問題，并通過多角度分析電池數(shù)據(jù)集獲得豐富的特征庫，再通過最高相關(guān)性搜索法實現(xiàn)自動透明化進(jìn)行特征選擇，并配合雙通道可解釋性網(wǎng)絡(luò)，使SOH估計模型提高預(yù)測精度和計算效率。

本發(fā)明授權(quán)面向智慧黃河水下航行器的鋰電池SOH估計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.面向智慧黃河水下航行器的鋰電池SOH估計方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟1：建立鋰離子電池循環(huán)壽命測試平臺，獲取四種不同工況下的鋰電池數(shù)據(jù)集；步驟2：對鋰電池數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析處理以構(gòu)建特征庫，具體為：步驟2.1：從電池屬性角度分析鋰電池數(shù)據(jù)集，構(gòu)建屬性特征；步驟2.2：從數(shù)據(jù)范圍角度分析屬性特征，構(gòu)建數(shù)據(jù)范圍特征；步驟2.3：從數(shù)學(xué)統(tǒng)計角度分析數(shù)據(jù)范圍特征，構(gòu)建數(shù)學(xué)特征；步驟2.4：將屬性特征、數(shù)據(jù)范圍特征、數(shù)學(xué)特征組成特征庫；步驟3：使用最高相關(guān)性搜索法從特征庫中選取與SOH最高相關(guān)性特征獲得模型輸入特征；步驟4：將模型輸入特征送入雙通道可解釋性網(wǎng)絡(luò)，獲得SOH估計結(jié)果；其中，雙通道可解釋性網(wǎng)絡(luò)包括全局通道、局部通道、交互注意力機制和全連接層，步驟4具體包括以下步驟：步驟4.1：將模型輸入特征進(jìn)行最大最小歸一化，繼而送入雙通道可解釋性網(wǎng)絡(luò)；步驟4.2：最大最小歸一化的輸出分別經(jīng)全局通道與局部通道處理后均送入交互注意力機制；全局通道包括隱藏層、最大最小歸一化層、B樣條激活函數(shù)和正則化層；采用B樣條函數(shù)作為激活函數(shù)，再通過稀疏正則化和剪枝優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，得到全局通道的輸出；局部通道包括滑動窗口、多尺度卷積層、ReLU激活函數(shù)和全局池化層，滑動窗口將輸入特征分割為固定長度的子序列，用于捕捉局部時序模式；使用多尺度卷積層并行提取不同時間尺度的局部模式，計算局部區(qū)域的加權(quán)和；使用ReLU激活函數(shù)將輸入特征的負(fù)值置零、正值保留來關(guān)注正值區(qū)域，篩選出與電池老化強相關(guān)的局部特征；通過全局池化操作將多尺度卷積所提取內(nèi)容壓縮為均值來保留全局時序模式；步驟4.3：交互注意力機制將全局通道的輸出作為自身查詢操作的輸入來以全局退化趨勢為引導(dǎo)，定位局部通道中與整體健康狀態(tài)相關(guān)的關(guān)鍵時序片段；并將局部通道的輸出作為自身鍵和值的輸入來將局部動態(tài)響應(yīng)映射到全局退化框架中；通過Softmax函數(shù)生成注意力權(quán)重矩陣，量化全局與局部特征的重要性；步驟4.4：交互注意力機制的輸出經(jīng)全連接層后，得到SOH估計結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人河南科技學(xué)院，其通訊地址為：453000 河南省新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)五一路東段；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。