南京工业大学缪小冬获国家专利权
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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种动力电池健康状态预测方法、系统、存储介质及设备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：CN120559483B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511052784.7，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种动力电池健康状态预测方法、系统、存储介质及设备是由缪小冬;徐明;洪高明;康定武;张刘康;许志兴;徐坤设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种动力电池健康状态预测方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动力电池健康状态预测方法、系统、存储介质及设备，包括：获取动力电池在充放电周期内的原始容量时序监测数据；采用自适应信号分解方法对原始容量时序监测数据进行多尺度分解，获取IMF分量，再利用盒维数计算每个IMF分量的复杂度，根据复杂度划分高、中、低频分量；构建层次化特征动态融合模块，用于生成融合高、中、低频分量的综合特征向量；构建基于Pre‑LN架构的Transformer模型，将综合特征向量输入构建的Transformer模型中，预测出动力电池容量；将预测的动力电池容量结合动力电池的初始标称容量，计算出动力电池的健康状态。本发明有效提升了动力电池在复杂波动场景下的健康状态预测精度。
本发明授权一种动力电池健康状态预测方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种动力电池健康状态预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取动力电池在充放电周期内的原始容量时序监测数据； 步骤S2：采用自适应信号分解方法对原始容量时序监测数据进行多尺度分解，获取IMF分量，再利用盒维数计算每个IMF分量的复杂度，根据复杂度划分高、中、低频分量； 步骤S3：构建层次化特征动态融合模块，用于生成融合高、中、低频分量的综合特征向量； 步骤S4：构建基于Pre-LN架构的Transformer模型，将综合特征向量输入构建的Transformer模型中，预测出动力电池容量； 步骤S5：将预测的动力电池容量结合动力电池的初始标称容量，计算出动力电池的健康状态。
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