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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于大语言模型的锂离子电池多故障分级诊断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：CN120354209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510819732.1，技术领域涉及：G06F1/10；该发明授权基于大语言模型的锂离子电池多故障分级诊断方法及系统是由商云龙;李京伦;顾鑫;张承慧设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的锂离子电池多故障分级诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于大语言模型的锂离子电池多故障分级诊断方法及系统，涉及锂离子电池安全控制领域，基于电池信号计算待测电池组的歧化度；基于歧化度对电池信号进行下采样，得到下采样后的电池信号；基于下采样后的电池信号构建故障分类任务提示词，将故障分类任务提示词输入至故障分类大模型，得到故障类型及故障对应的电池信号序列；基于故障对应的电池信号序列计算电压方差分位数，基于电压方差分位数构建故障分级任务提示词；将故障分级任务提示词输入至故障分级大模型，得到故障等级。借助大模型卓越的非线性拟合能力，在复杂工况下准确捕捉微小故障；同时发挥大模型的多任务并行处理能力，在同一基底模型下实现故障分类和诊断功能。

本发明授权基于大语言模型的锂离子电池多故障分级诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的锂离子电池多故障分级诊断方法，其特征在于，包括： 获取待测电池组内电池信号，基于所述电池信号计算待测电池组的歧化度，所述歧化度包括电压差异度和电流偏离度； 基于所述歧化度对电池信号进行下采样，得到下采样后的电池信号，具体为：通过分位数方法确定电压差异度阈值和电流偏离度阈值，基于歧化度确定采样频率的方法如下所示， ； 其中，表示下采样后的频率，表示原始频率，表示电压差异度阈值，表示电流偏离度阈值；当电压差异度和电流偏离度都超过阈值时，采用低采样频率，当其中之一超过阈值时采用中等采样频率，而当两者都未超过阈值时采用低采样频率； 基于下采样后的电池信号构建故障分类任务提示词，将所述故障分类任务提示词输入至故障分类大模型，得到故障类型及故障对应的电池信号序列； 基于故障对应的电池信号序列计算电压方差分位数，基于所述电压方差分位数构建故障分级任务提示词；将所述故障分级任务提示词输入至故障分级大模型，得到故障等级； 所述故障分类大模型和故障分级大模型通过互斥低秩适配微调方法对大语言模型进行微调得到，具体微调方法如下： 构建低秩左因子和低秩右因子，使得，冻结其他所有参数； 将大语言模型LLM参数更新为，其中为LLM参数，； 在两个任务的训练过程中分别计算和投射不同低秩矩阵的梯度： ； 其中，和分别为修正后的两个低秩矩阵梯度，而以及分别为两个低秩矩阵对Loss函数的原始梯度； 交替更新矩阵参数： ； 其中，为学习率。

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