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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于多阶段维纳过程的锂电池剩余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：CN119780729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411927285.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于多阶段维纳过程的锂电池剩余寿命预测方法是由柴毅;冯飞;林文乙;李硕;谢非设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多阶段维纳过程的锂电池剩余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多阶段维纳过程的锂电池剩余寿命预测方法，涉及锂电池技术领域，建立基于维纳过程的锂电池退化模型；基于期望最大化EM算法和卡尔曼平滑法自适应估计退化状态和模型参数；为了预测当前时刻的剩余寿命，考虑变化点处退化状态为未知的情况，求解剩余寿命的概率密度函数，得到剩余寿命的估计值。本发明采用上述一种基于多阶段维纳过程的锂电池剩余寿命预测方法，建立基于带测量误差的多阶段维纳过程退化模型，求解并化简了剩余寿命的概率密度函数，提高了锂电池剩余寿命预测的准确度。

本发明授权一种基于多阶段维纳过程的锂电池剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶段维纳过程的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、模型建立，基于单阶段维纳退化模型，建立带测量误差的锂电池多阶段退化模型； 步骤二、参数估计，将期望最大化EM算法与卡尔曼平滑方法相结合，对每个阶段退化模型的退化状态和未知参数进行估计； 步骤三、变点转移概率求解，求解首达时间概念下变点处退化量的分布形式； 步骤四、寿命表达式求解，求解寿命的概率密度函数； 步骤五、剩余寿命预测，对剩余寿命概率密度函数进行进一步近似与推导，求解出不含多重积分的近似解析解，得到锂电池剩余寿命的估计值； 步骤一中退化模型为： ； ； 其中，和分别表示时刻的真实退化状态值和观测值，为第个变点，模型分段点，为变点处对应的退化值，和分别为各阶段的漂移系数和扩散系数，表示标准布朗运动，表示第相的测量误差，为方差； 步骤二包括以下步骤： S1、将各阶段模型进行整合，进一步转换为状态空间模型，空间模型为： ； 其中，令表示第个监测时间点，和为真实退化状态值和观测值，； S2、基于EM算法，构建最大似然函数进行参数估计； S3、通过卡尔曼平滑算法求解退化状态； S4、迭代步骤S2和S3，直至满足收敛准则； 步骤三中变点处的转移概率为： ； 步骤四中寿命的概率密度函数如下： ； 其中，，，，，，和分别表示标准正态分布的累积分布函数和概率密度函数； 步骤五中当时，概率密度函数表达式为： ； 其中，和分别表示当前时间的剩余寿命和退化状态，和代表的均值和方差； 步骤五中当，时，密度函数表达式为： ； 其中 。

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