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龙图腾网获悉深圳市氢瑞燃料电池科技有限公司;深圳市雄韬电源科技股份有限公司申请的专利一种基于WaveNet的燃料电池寿命预测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：CN114662531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210195828.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于WaveNet的燃料电池寿命预测方法是由袁鹏;杨骄;高鹏然设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WaveNet的燃料电池寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WaveNet的燃料电池寿命预测方法，其利用经验模态分解算法将预处理数据进行分解，得到一系列本征模态分量；然后对具有噪声与真实信号混叠现象的本征模态分量进行滤波处理，得到一阶模态分量；接着将一阶模态分量与未处理的本征模态分量进行信号重构，得到待输入WaveNet信号；然后利用初始参数构建基于WaveNet的燃料电池寿命预测模型；最后将待输入WaveNet信号输入至基于WaveNet的燃料电池寿命预测模型中进行训练，得到燃料电池原始寿命的预测数据。通过本申请的预测方法，其预测时间步长能够达到500步，实现了燃料电池的长期寿命预测；所需的训练时间少，很适合用于在线实时预测。

本发明授权一种基于WaveNet的燃料电池寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WaveNet的燃料电池寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、将燃料电池的原始寿命数据进行预处理，得到预处理数据；利用经验模态分解算法将所述预处理数据进行经验模态分解，得到一系列的本征模态分量； S2、计算步骤S1的各本征模态分量与残差信号rt之间的相关系数，观察各本征模态分量的统计特征；判断具有噪声与真实信号混叠现象的本征模态分量； S3、将步骤S2中的具有噪声与真实信号混叠现象的本征模态分量输入至低通滤波器中进行滤波处理，得到第一一阶模态分量； S4、将步骤S3的第一一阶模态分量与步骤S1中未处理的本征模态分量进行信号重构，得到待输入WaveNet信号；步骤S1中未处理的本征模态分量是指扣除具有噪声与真实信号混叠现象的本征模态分量的其余本征模态分量； S5、确定所述WaveNet中的各初始参数，利用所述初始参数构建基于WaveNet的燃料电池寿命预测模型； S6、将步骤S4中待输入WaveNet信号输入至步骤S5中的基于WaveNet的燃料电池寿命预测模型中进行训练，得到燃料电池原始寿命的预测数据； 步骤S1中，所述原始寿命数据是指燃料电池的输出电压随使用时间变化的曲线数据；所述预处理为均匀采样； 步骤S4中，所述信号重构是指将第一一阶模态分量与步骤S1中未处理的本征模态分量进行求和。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市氢瑞燃料电池科技有限公司;深圳市雄韬电源科技股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市大鹏新区大鹏街道水头社区雄韬科技园1号厂房101；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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