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龙图腾网获悉深圳市拓湃新能源科技有限公司申请的专利基于变模态分解的电池RUL预测方法、装置、设备及介质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：CN119808025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510266372.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于变模态分解的电池RUL预测方法、装置、设备及介质是由柯志明设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变模态分解的电池RUL预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于变模态分解的电池RUL预测方法、装置、设备及介质，涉及电池技术领域，包括：获取电池容量退化数据和电池容量失效阈值，采用变模态分解对电池容量退化数据进行平滑处理，得到多个模态分量，根据多个模态分量得到电池容量关键特征数据，通过将电池容量关键特征数据输入优化支持向量回归模型，得到电池容量预测值，当电池容量预测值小于电池容量失效阈值时，进行计算得到电池剩余使用寿命。通过利用变模态分解平滑处理电池容量退化数据，提取关键特征输入优化的SVR模型预测电池容量，当预测电池容量低于失效阈值时，计算得到电池剩余使用寿命，提高了RUL预测精度和鲁棒性。

本发明授权基于变模态分解的电池RUL预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于变模态分解的电池RUL预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电池容量退化数据和电池容量失效阈值； 采用变模态分解对所述电池容量退化数据进行平滑处理，得到多个模态分量； 根据多个所述模态分量得到电池容量关键特征数据； 通过将所述电池容量关键特征数据输入优化支持向量回归模型，得到电池容量预测值； 当所述电池容量预测值小于电池容量失效阈值时，进行计算得到电池剩余使用寿命； 所述通过将所述电池容量关键特征数据输入优化支持向量回归模型，得到电池容量预测值的步骤之前，包括： 将所述电池容量关键特征数据分为训练集和测试集； 获取训练集特征数据，并建立初始支持向量回归模型； 根据所述训练集特征数据对所述初始支持向量回归模型依据粒子群优化算法进行优化，得到优化支持向量回归模型； 所述通过将所述电池容量关键特征数据输入优化支持向量回归模型，得到电池容量预测值的步骤，包括： 获取预设起始点循环周期和选取循环周期； 当所述选取循环周期超过所述预设起始点的循环周期时，将所述选取循环周期代入优化支持向量回归模型中，得到电池容量预测值； 所述根据所述训练集特征数据对所述初始支持向量回归模型依据粒子群优化算法进行优化，得到优化支持向量回归模型的步骤之前，包括： 获取训练集特征数据中的粒子滤波； 初始化算法参数，设置种类度量阈值； 将所述粒子滤波中粒子种群分为多个子群； 计算每个子群各粒子的适应度值，以及初始化每个子群个体最佳位置和群体最佳位置； 根据函数关系更新每个子群个体的适应度值、每个子群个体最佳位置和群体最佳位置； 判断种类度量值是否超过种类度量阈值，若粒子种类度量值小于所述种类度量阈值时，对粒子种群重新规划； 判断是否达到最大迭代次数，若达到，则输出模型参数； 将模型参数输入非线性拟合函数后，得到构建所述优化支持向量模型的参数惩罚因子和核参数； 所述根据所述训练集特征数据对所述初始支持向量回归模型依据粒子群优化算法进行优化，得到优化支持向量回归模型的步骤，包括： 获取所述训练集数据信息中的粒子群； 初始化所述粒子群中粒子的位置和速度以及计算所述粒子的适应度； 设置迭代次数，计算得到所述粒子的历史最优值； 通过比较每次迭代中所述粒子的适应度，得到所述粒子群的全局最优值； 根据所述历史最优值和全局最优值，更新所述粒子的位置和速度； 判断所述粒子的位置和速度是否满足预设范围，若不满足，对所述粒子进行边界条件处理； 若达到迭代次数或误差小于预设误差，则得到所述优化支持向量回归模型； 所述采用变模态分解对所述电池容量退化数据进行平滑处理，得到多个模态分量的步骤，包括： 获取模态分解参数； 根据所述模态分解参数，得到模态分量数量和模态分量的中心频率； 基于所述模态分量数量和所述中心频率对所述电池容量退化数据进行迭代分解，提取多个模态分量； 所述当所述电池容量预测值小于电池容量失效阈值时，进行计算得到电池剩余使用寿命的步骤，还包括： 获取预设周期和选取循环周期； 当所述电池容量预测值大于电池容量失效阈值时，将所述选取循环周期累加所述预设周期作为新的循环周期，得到新的循环周期的电池容量预测值，以此类推，直到所述新的循环周期的电池容量预测值不超过所述电池容量失效阈值。

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