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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于数据驱动的锂电池健康状态评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116224085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310459819.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于数据驱动的锂电池健康状态评估方法是由苟斌;徐燕璋;杨顺风;张博钊;王青元;宋文胜设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的锂电池健康状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于数据驱动的锂电池健康状态评估方法，从电池老化数据集中选择数据作为特征进行特征预处理，得到典型特征提取区间，并将典型特征提取区间的特征数据与实际电池SOH结合得到各个典型特征提取区间的数据集，划分出训练电池对其不同典型特征提取区间的数据集使用神经网络算法进行训练，得到对应的电池SOH评估模型，并将最终得到的模型用于锂电池健康状态评估。上述方法要求锂电池满足在充电过程中小于4.0V以及电压值变化大于0.2V两个条件，在此基础上，锂电池充电电压经过任何电压区间，都可从中提取特征，缓解了锂电池特征提取条件苛刻单一的情况；较深度学习，该方法不需要复杂的参数计算，更加适用于当前的电池管理系统。

本发明授权一种基于数据驱动的锂电池健康状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的锂电池健康状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、从电池老化数据集中获取电池实际SOH以及恒流充电条件下的充电电压曲线，选取等充电电压区间的持续时间作为特征； S2、通过不同大小的滑动窗口将充电电压曲线中完整的充电电压区间划分为若干个子电压区间，计算不同子电压区间中电池每次循环的充电持续时间，得到每个子电压区间的特征数据，经过预处理后，得到典型特征提取区间； S3、将典型特征提取区间且归一化处理后的特征数据与电池实际SOH结合，得到各个典型特征提取区间的数据集，将典型特征提取区间的数据集以非线性自回归结构NARX排列，得到各个典型特征提取区间的非线性自回归结构的数据集，具体包括如下步骤： S31、分别将从典型特征提取区间中提取且归一化后的特征数据与电池SOH结合，得到各个典型特征提取区间的数据集； S32、以某典型特征提取区间的数据样本为例，通过下式，将该区间的数据集以非线性自回归结构NARX排列，使当前特征数据和历史数据作为特征向量，当前电池SOH作为目标向量，得到该区间的非线性自回归结构NARX的数据集； S4、对不同电池重复上述步骤S2-S3并划分出训练电池和测试电池，对训练电池不同典型特征提取区间的数据集训练并优化，得到训练好的模型，具体包括如下步骤： S41、将以上特征数据提取方法以及步骤S3应用在不同电池上，并划分出训练电池和测试电池； S42、对训练电池不同典型特征提取区间的数据集，分别使用edRVFL算法，得到不同典型特征提取区间的电池SOH评估模型； S43、使用测试电池对不同典型特征提取区间的电池SOH评估模型进行测试，不断优化每个模型的隐藏层层数、隐藏层神经元个数和隐藏层神经元的激活函数，使均方根误差在测试电池上满足要求，优化结束则得到不同典型特征提取区间最终的电池SOH评估模型； S5、利用S4得到的训练好的模型对锂电池健康状态进行评估。

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