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龍圖騰網恭喜華東交通大學申請的專利一種鋰離子電池的SOH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：CN119375753B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411975284.6，技術領域涉及：G01R31/392；該發明授權一種鋰離子電池的SOH預測方法是由韋寶泉;王鄭燁;鄧芳明;薛憲法;陳媛;張朝龍;劉令君;沈陽;屈志堅;彭春華設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鋰離子電池的SOH預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種鋰離子電池的SOH預測方法，該方法在原始數據集中選擇恒流充電相位數據提取多物理場特征，構建多物理場特征數據集，具體包括以不同周期恒流充電階段的電池平均溫度得到的熱特征、以不同周期恒流充電階段的電池電壓時域軌跡長度得到的時間特征、以不同周期恒流充電階段的電池增量能量得到的電特征，解決了提取的特征相對單一的問題，能夠更好的映射鋰離子電池老化過程，此外，本發明構建了基于i?transformer算法的預測模型，能夠兼顧所有特征在單個時間步的截面信息和單個特征在所有時間步的整體信息，從而能夠有效捕捉特征間的長期依賴關系，提升預測準確性。

本發明授權一種鋰離子電池的SOH預測方法在權利要求書中公布了：1.一種鋰離子電池的SOH預測方法，其特征在于，包括：步驟S1，獲取訓練用鋰離子電池的充放電循環的電池數據，以構建原始數據集，所述原始數據集包括訓練用鋰離子電池在充放電循環中的電壓、電流、溫度和時間；步驟S2，計算訓練用鋰離子電池的SOH，在原始數據集中選擇恒流充電相位數據提取多物理場特征，構建多物理場特征數據集，所述多物理場特征數據集包括以不同周期恒流充電階段的電池平均溫度得到的熱特征、以不同周期恒流充電階段的電池電壓時域軌跡長度得到的時間特征、以不同周期恒流充電階段的電池增量能量得到的電特征；步驟S3，構建基于i-transformer算法的預測模型，以多物理場特征數據集為輸入值，訓練用鋰離子電池的SOH為輸出值，對基于i-transformer算法的預測模型進行訓練，定義優化器，調整損失函數，從而得到訓練完成的預測模型；步驟S4，通過訓練完成的預測模型輸出待預測的鋰離子電池的SOH；步驟S2具體包括：采用下式計算訓練用鋰離子電池的SOH： ；其中，表示訓練用鋰離子電池的SOH，Cactual為訓練用鋰離子電池的當前實際容量，Crated為訓練用鋰離子電池的額定容量；在訓練用鋰離子電池的充放電循環過程中，通過電池測試系統中的熱電偶傳感器測量電池的溫度，并提取出不同周期恒流充電階段的電池平均溫度作為熱特征，，其中Ts為時間步的總數，M1、M2、分別為第1個時間步、第2個時間步、第Ts個時間步溫度；繪制訓練用鋰離子電池在恒流充電階段的電壓時域軌跡曲線，提取不同周期恒流充電階段的電池電壓時域軌跡長度作為時間特征，，其中，t1和t2分別表示電池電壓在時域軌跡中的起始時間和結束時間，表示電池電壓變化的速率，x表示充放電循環次數，dx為x的積分；通過計算訓練用鋰離子電池在恒流充電階段的增量能量得到每個充放電循環的增量能量變化曲線，并提取不同周期恒流充電階段的電池增量能量作為電特征，，其中，Estart為電池恒流充電階段的初始能量水平，Eend為電池恒流充電階段的最終能量水平；構建多物理場特征數據集，，其中，i的取值為1或2或3，當i=1時，X1表示熱特征，當i=2時，X2表示時間特征，當i=3時，X3表示電特征，、、分別表示第1個時間步、第2個時間步、第Ts個時間步的特征值。

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華東交通大學，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經濟技術開發區雙港東大街808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”。