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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种锂离子电池容量异常电芯的在线筛选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：CN116637838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310755806.0，技术领域涉及：B07C5/344；该发明授权一种锂离子电池容量异常电芯的在线筛选方法是由贺益君;赵亦博;董潇健;沈佳妮设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂离子电池容量异常电芯的在线筛选方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种锂离子电池容量异常电芯的在线筛选方法，包括以下步骤：利用历史电芯制程数据构造历史数据池，确定制程数据的正常范围；基于所述历史数据池构造异常检测分类模型；根据所述制程数据的正常范围对线上电芯进行初次筛选，剔除工艺异常的电芯，获得待进一步检测的线上电芯；基于所述异常检测分类模型对待进一步检测的线上电芯进行再次筛选，获得容量异常电芯和容量正常电芯。与现有技术相比，本发明具有能够实时精准识别出容量异常电芯、降低筛选经济和时间成本等优点。

本发明授权一种锂离子电池容量异常电芯的在线筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池容量异常电芯的在线筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用历史电芯制程数据构造历史数据池，确定制程数据的正常范围； 基于所述历史数据池构造异常检测分类模型； 根据所述制程数据的正常范围对线上电芯进行初次筛选，剔除工艺异常的电芯，获得待进一步检测的线上电芯； 基于所述异常检测分类模型对待进一步检测的线上电芯进行再次筛选，获得容量异常电芯和容量正常电芯； 在构造异常检测分类模型前，对所述历史数据池进行鲁棒归一化处理，所述鲁棒归一化过程为： 其中，为鲁棒归一化后的数据池，xj和分别为历史数据池和鲁棒归一化后的第j维度的电芯制程数据向量，xj,25、xj,50和xj,75为第j维度的鲁棒归一化参数； 所述异常检测分类模型的构造过程包括： 采用加法模型和前向分步算法，以二叉分类树为基函数构建提升树模型； 基于所述历史数据池对所述提升树模型进行训练，获取超参数的最优取值，从而构造异常检测分类模型； 还包括： 抽检部分所述容量正常电芯，与容量异常电芯一同进入分容工序，获得电芯的测定容量； 基于所述测定容量更新所述历史数据池、制程数据的正常范围、异常检测分类模型以及超参数的最优取值。

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