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龍圖騰網恭喜西安工程大學申請的專利基于SD-Crossformer的鋰電池健康狀態預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118884239B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411021081.3，技術領域涉及：G01R31/367；該發明授權基于SD-Crossformer的鋰電池健康狀態預測方法是由薛濤;李祥;安貴設計研發完成，并于2024-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于SD-Crossformer的鋰電池健康狀態預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于SD?Crossformer的鋰電池健康狀態預測方法，針對輸入數據中存在的噪聲問題，提出堆疊降噪自編碼器用于重建輸入數據。該模塊接受損壞或者噪聲較多的數據作為輸入，訓練自編碼器來恢復原始數據，從而迫使模型學習到數據中的關鍵特征；其次，為了捕捉電池容量退化模型的周期性模式，設計了頻率加權注意力機制，對分段嵌入的維度數據行頻域轉換，并結合頻域信息加權計算維度間的注意力，從而識別不同維度之間的頻率相關性，有效的提升鋰電池健康狀態SOH的預測準確性。本發明采用網格搜索法訓練模型獲得最佳參數，保證了模型的搜索效率和結果的可靠性。

本發明授權基于SD-Crossformer的鋰電池健康狀態預測方法在權利要求書中公布了：1.基于SD-Crossformer的鋰電池健康狀態預測方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：步驟1：獲取鋰電池容量衰減數據集，對數據集進行降噪處理后將其按照比例劃分訓練集和測試集；步驟2：構建鋰電池狀態預測SD-Crossformer模型；所述的SD-Crossformer模型是基于Transformer的用于時序序列預測的模型，能有效處理數據中的噪聲和異常值，首先，輸入數據通過堆疊降噪自編碼器SDAE進行降噪、處理異常值，堆疊降噪自編碼器SDAE的輸出作為SD-Crossformer模型的輸入，其次，在SD-Crossformer模型中，解碼器層通過在跨時間階段和跨維度階段中加入頻率加權注意力機制，基于離散余弦變換DCT引入頻率信息進而得到注意力權重；所述SD-Crossformer模型中預測模塊內容如下：為了預測鋰電池健康狀態，在最后一個Crossformer層添加全連接輸出層，對于輸入的多變量的序列數據，將每個變量作為一個特征，將整個序列作為一個樣本，通過全連接層的神經元學習到各個特征之間的權重和關系，從而將多變量的序列數據轉化為預測SOH的輸出結果；加權特征累加公式如式8所示： 式8中，L為解碼器層的數量，Xwrighted,i為第i層加權后的輸出特征為加權特征累加的結果序列，即預測序列；步驟3：將訓練集輸入上述構建好的SD-Crossformer模型中，采用網格搜索法獲取模型最佳參數；步驟4：將測試集輸入到步驟3訓練后的模型中，輸出鋰電池健康狀態預測的結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安工程大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區金花南路19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。