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龍圖騰網恭喜河南科技學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：CN119988987B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20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：202510473146.6，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權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;張衛東;李倩;郭曉娟設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

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據集；從電池屬性角度分析鋰電池數據集，構建屬性特征；從數據范圍角度分析屬性特征，構建數據范圍特征；從數學統計角度分析數據范圍特征，構建數學特征；將屬性特征、數據范圍特征、數學特征組成特征庫；使用最高相關性搜索法從特征庫中選取最高相關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絡，獲得SOH估計結果；本發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據集獲得豐富的特征庫，再通過最高相關性搜索法實現自動透明化進行特征選擇，并配合雙通道可解釋性網絡，使SOH估計模型提高預測精度和計算效率。

本發明授權面向智慧黃河水下航行器的鋰電池SOH估計方法在權利要求書中公布了：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壽命測試平臺，獲取四種不同工況下的鋰電池數據集；步驟2：對鋰電池數據集進行分析處理以構建特征庫，具體為：步驟2.1：從電池屬性角度分析鋰電池數據集，構建屬性特征；步驟2.2：從數據范圍角度分析屬性特征，構建數據范圍特征；步驟2.3：從數學統計角度分析數據范圍特征，構建數學特征；步驟2.4：將屬性特征、數據范圍特征、數學特征組成特征庫；步驟3：使用最高相關性搜索法從特征庫中選取與SOH最高相關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絡，獲得SOH估計結果；其中，雙通道可解釋性網絡包括全局通道、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：將模型輸入特征進行最大最小歸一化，繼而送入雙通道可解釋性網絡；步驟4.2：最大最小歸一化的輸出分別經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樣條激活函數和正則化層；采用B樣條函數作為激活函數，再通過稀疏正則化和剪枝優化模型結構，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，計算局部區域的加權和；使用ReLU激活函數將輸入特征的負值置零、正值保留來關注正值區域，篩選出與電池老化強相關的局部特征；通過全局池化操作將多尺度卷積所提取內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，定位局部通道中與整體健康狀態相關的關鍵時序片段；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響應映射到全局退化框架中；通過Softmax函數生成注意力權重矩陣，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全連接層后，得到SOH估計結果。

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