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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种机理与数据融合的动车组电池老化评估方法及系统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：CN120334783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510804817.2，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种机理与数据融合的动车组电池老化评估方法及系统是由陈奎;王宏杰;李洋;罗杨;龙舟;唐明川;郑晓英设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机理与数据融合的动车组电池老化评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种机理与数据融合的动车组电池老化评估方法及系统，涉及电池健康管理技术领域，包括提取实验数据中电池的多物理特征参数进行处理，得到处理后的第一结构化数据参数和第一非结构化数据参数；结合阿伦尼乌斯方程、准二维模型及等效电路模型，构建电‑热‑力多物理特征的高铁动车组电池老化机理模型，预测电池的第一老化状态；建立电池性能与多物理特征的映射关系，得到预测输出的第二老化状态；将第一老化状态和第二老化状态作为两个独立证据体，并基于冲突因子动态调整Dempster组合规则权重，进而通过最大置信度准则确定最终的老化状态。本发明提升老化状态预测精度与可靠性，为高铁动车组电池的寿命评估与维护策略优化提供了技术支撑。

本发明授权一种机理与数据融合的动车组电池老化评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机理与数据融合的动车组电池老化评估方法，其特征在于，包括： 通过高铁动车组电池工况老化实验，模拟实际运行中的不同温度、不同负荷以及不同充放电模式的工况，并对电池进行电化学阻抗谱测试和开路电压测量，记录电池老化过程中的实验数据，提取实验数据中电池的多物理特征参数进行处理，得到处理后的第一结构化数据参数和第一非结构化数据参数； 将第一非结构化数据参数进行物理分解转化为第二结构化数据参数，将第一结构化数据参数和第二结构化数据参数进行融合，并结合阿伦尼乌斯方程、准二维模型及等效电路模型，构建电-热-力多物理特征的高铁动车组电池老化机理模型，利用数值模拟方法求解高铁动车组电池老化机理模型，进而预测电池的第一老化状态； 采用局部线性嵌入方法分解提取多物理特征参数的关键信息，将关键信息作为序列输入至长短期记忆网络与自注意力机制中，建立电池性能与多物理特征的映射关系，生成电池老化大数据的深度学习模型并进行训练，得到预测输出的第二老化状态，其中关键信息包括关键特征、局部结构信息及降维后的关键特征； 将第一老化状态和第二老化状态作为两个独立证据体，并基于冲突因子动态调整Dempster组合规则权重，完成两个独立证据体的联合置信度分配，进而通过最大置信度准则确定最终的老化状态； 其中，包括： 将第一老化状态与第二老化状态分别作为独立证据体，设第一老化状态的置信度为，第二老化状态的置信度为； 利用Dempster组合规则，计算冲突因子，并基于冲突因子的大小动态调整Dempster组合规则权重，其中冲突因子的计算公式如下： 式中，为冲突因子，为空集，、分别表示第一老化状态和第二老化状态，为第一老化状态的置信度，为第二老化状态的置信度； 根据调整后的Dempster组合规则，计算每个老化状态的联合置信度，其计算公式如下： 式中，为联合置信度，为冲突因子，、、分别表示最终输出老化状态、第一老化状态和第二老化状态，为第一老化状态的置信度，为第二老化状态的置信度； 将每个老化状态的联合置信度进行从高到低的排列，并选择置信度最高的状态作为最终的老化状态进行输出。

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