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龙图腾网获悉珠海市贡峰新能源开发有限公司申请的专利基于深度学习的手机极充热-电多模态融合安全防护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：CN121172928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511695743.X，技术领域涉及：H02J7/42；该发明授权基于深度学习的手机极充热-电多模态融合安全防护系统是由章飞;饶利容;陈铭浩设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的手机极充热-电多模态融合安全防护系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的手机极充热‑电多模态融合安全防护系统，涉及充电控制技术领域，包括，握手回显模块，完成手机与适配器的极充握手后，手机下发试探脉冲包并由适配器按序输出，形成首轮回显数据；指令编码模块，将首轮回显数据与简化热区示意图共同送入神经回声编码器，生成安全纹波指令集与分区配给表；对照修订模块，对首轮回显数据中的回显索引与执行回执逐项对照复写，生成修订后的安全纹波指令集与分区配给表。本发明利用神经回声编码器，将首轮回显数据与简化热区示意图进行联合分析，生成面向适配器侧的安全纹波指令集与面向电池侧的分区配给表，实现充电脉冲子调色板形状与空间轮换承载策略的一体化输出。

本发明授权基于深度学习的手机极充热-电多模态融合安全防护系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的手机极充热-电多模态融合安全防护系统，其特征在于：包括， 握手回显模块，完成手机与适配器的极充握手后，手机下发试探脉冲包并由适配器按序输出，形成首轮回显数据； 指令编码模块，将首轮回显数据与简化热区示意图共同送入神经回声编码器，生成安全纹波指令集与分区配给表； 所述简化热区示意图的获取步骤如下， 通过布设在电池不同位置的温度传感器采集电池多点温度数据与整机热点温度数据，形成热区原始数据集； 根据热区原始数据集按温度分布划分热区，并赋予区域编号和代表温度值； 将所有热区的区域编号、代表温度值与首轮回显数据对应的时间索引组合成简化热区示意图; 所述生成安全纹波指令集与分区配给表，具体步骤如下， 神经回声编码器依据首轮回显数据的脉冲片段编号与简化热区示意图的区域编号建立片段与热区的对应关系，生成回显描述集合； 从回显描述集合提取表征各片段极充波形变化特征以及各热区温度响应特征的深层特征向量； 基于深层特征向量为各片段确定脉冲子调色板及持续片段数量，按脉冲片段编号编排，形成安全纹波指令集； 根据同一深层特征向量确定各热区的轮换顺序和承载比例，并按区域编号汇总，形成分区配给表; 其中，神经回声编码器采用深度神经网络结构构建，包括输入层、时间序列特征提取层、热区特征提取层、特征融合层和输出层，输入层接收基于首轮回显数据的电压变化轨迹、电流变化轨迹、电压回升轨迹以及基于简化热区示意图的区域编号、代表温度值和片段与热区响应指标；时间序列特征提取层通过一维卷积网络和循环神经网络对电压-电流时间序列进行特征提取；热区特征提取层对各区域编号的代表温度值和片段与热区响应指标进行全连接映射和归一化处理；特征融合层将时间序列特征和热区特征进行拼接并通过多层非线性映射得到深层特征向量；输出层设有两个分支，一个分支用于输出脉冲子调色板类别和持续片段数量，另一个分支用于输出各区域编号的轮换顺序相关评分和承载比例相关参数； 整形分区模块，将安全纹波指令集与分区配给表下发至适配器与电池管理单元，执行脉冲整形与分区轮换承载，形成执行回执； 所述执行脉冲整形，具体步骤如下， 从安全纹波指令集中读取需要输出的脉冲子调色板序列以及各子调色板对应的持续片段数量，并预先配置内部电容与电感切换矩阵的滤波支路控制序列； 适配器在极充过程中按照滤波支路控制序列切换相应的电容和电感支路，使每个片段内的输出电流呈现安全纹波指令集规定的上升、平台和间歇过程，并在连续片段之间按照护弧间隔安排固定时长停顿，完成对极充电流的脉冲整形; 所述分区轮换承载，具体步骤如下， 从分区配给表中读取各热区对应的轮换顺序和承载比例，并结合安全纹波指令集中每一脉冲片段的编号，生成分区开关控制指令序列； 分区开关控制指令序列在每个片段开始前切换导通的电池热区，使各热区按轮换顺序与承载比例分配传输极充电流，并在片段结束时采集温度、电压与分区电流作为执行记录，与片段编号和热区编号汇总，形成执行回执; 对照修订模块，对首轮回显数据中的回显索引与执行回执逐项对照复写，生成修订后的安全纹波指令集与分区配给表。

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