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龍圖騰網恭喜哈爾濱理工大學申請的專利一種基于等效粒度的高效式模糊聚類集成的鋰電池健康狀態(tài)估計方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119293539B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411362182.7，技術領域涉及：G06F18/2337；該發(fā)明授權一種基于等效粒度的高效式模糊聚類集成的鋰電池健康狀態(tài)估計方法及系統(tǒng)是由單云霄;李述;崔禹欣;陳明華設計研發(fā)完成，并于2024-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于等效粒度的高效式模糊聚類集成的鋰電池健康狀態(tài)估計方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明一種基于等效粒度的高效式模糊聚類集成的鋰電池健康狀態(tài)估計方法及系統(tǒng)，涉及電池健康狀態(tài)預測領域，為解決現(xiàn)有方法將每個樣本視為獨立的個體，而忽略了樣本間的等價關系，以及使用全部的樣本點學習數據集的核心主體簇結構的問題。本發(fā)明通過構建數據集的等效點集，并基于等效子集元素的潛在等效粒度構建潛在等效粒度集，將潛在等效粒度集劃分為核心等效粒度集和模糊等效粒度集，衡量任意兩個核心等效粒度之間的模糊關系，構建核心等效粒度關系矩陣，對主體簇結構進行識別，將模糊等效粒度分配給得到的主體簇結構，同時，將被隱藏樣本點的標簽還原為與其等價的潛在等效粒度的標簽，得到共識結果；基于共識結果對電池健康狀態(tài)進行預測。

本發(fā)明授權一種基于等效粒度的高效式模糊聚類集成的鋰電池健康狀態(tài)估計方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于等效粒度的高效式模糊聚類集成的鋰電池健康狀態(tài)估計方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、采集鋰電池充放電循環(huán)健康特征數據集，對數據集進行聚類得到基本聚類結果數據；S2、基于基聚類結果數據，對樣本進行啞變量特征表示并進行縮放；S3、將基聚類結果中始終都在同一個類簇的樣本點視為一個潛在等效粒度，構建數據集的等效點集，將其每個子集中的第一個樣本點作為該子集的潛在等效粒度，構建潛在等效粒度集；S4、將潛在等效粒度集劃分為核心等效粒度集和模糊等效粒度集；S5、衡量任意兩個核心等效粒度之間的模糊關系，構建核心等效粒度構成的關系矩陣，基于關系矩陣對主體簇結構進行識別；S6、利用模糊關系將模糊等效粒度分配給得到的主體簇結構；同時，將等效點集中被隱藏樣本點的標簽還原為與其等價的潛在等效粒度的標簽，得到全部樣本點構成的最終共識結果；S7、基于得到的共識結果對電池健康狀態(tài)進行預測；S1包括如下過程：采集鋰電池充放電循環(huán)健康特征數據集DX＝{x1，x2，…，xj，…，xN}，其中N表示數據集DX中樣本點的個數，對數據集DX進行L次劃分，得到一組基本聚類結果Π＝{π1，π2，…，πL}，其中表示Π中的第i個基聚類結果，為第i個基聚類結果πi的第l個簇，Pi是第i個基聚類結果πi的簇數，基聚類結果的集合Π中所有簇構成的集合為其中PC為Π中所有簇的總個數，將集合Π也表示為基聚類結果矩陣的形式，即為Π＝[πij]L×N，其中πij表示第i個劃分對第j個樣本點分配的簇標簽；定義協(xié)關聯(lián)矩陣A＝[ajk]N×N為： 其中，S2包括如下過程：基于基聚類結果矩陣Π＝[πij]L×N，對于數據集DX中的任意一個樣本點xj，構造其啞變量特征表示dxj為： 其中，的長度為第i個劃分下基聚類結果πi的類簇數Pi，從左到右每個元素依次代表第1簇至第Pi簇，基于DBI指數將樣本點的啞變量特征表示dxj升級為縮放的啞變量特征表示d*xj： 其中，縮放系數用于衡量第i個基聚類結果的貢獻力，DBIi為第i個劃分下基聚類結果的DBI指標值得分。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人哈爾濱理工大學，其通訊地址為：150080 黑龍江省哈爾濱市南崗區(qū)學府路52號；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。