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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于LSTM-EBRB的锂电池健康状态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：CN118348441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202410627438.6，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权基于LSTM-EBRB的锂电池健康状态预测方法是由杨隆浩;黄晨曦;雷玉莉;梁心悦;傅柏艺;钱蓓雅;冯凯茵;蓝以信设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM-EBRB的锂电池健康状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于LSTM‑EBRB的锂电池健康状态预测方法，包括以下步骤：步骤S1：提取锂电池的健康因子作为前提属性，构建EBRB推理模型的规则库；步骤S2：输入训练集数据，进行规则库推理，计算对应的激活权重；步骤S3：将S2得到的激活权重作为输入，训练一个长短期记忆LSTM神经网络模型；步骤S4：输入预测对象数据，设置预测起点，计算激活权重，以序列输入LSTM模型，进行预测，得到改进激活权重；步骤S5：合成激活规则，得到预测结果。

本发明授权基于LSTM-EBRB的锂电池健康状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-EBRB的锂电池健康状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：提取锂电池的健康因子作为前提属性，构建EBRB推理模型的规则库； 步骤S2：输入训练集数据，进行规则库推理，计算对应的激活权重； 步骤S3：将步骤S2得到的激活权重作为输入，以训练LSTM模型； 步骤S4：输入预测对象数据，设置预测起点，计算激活权重，以序列输入LSTM模型，进行预测，得到改进激活权重； 步骤S5：合成激活规则，得到预测结果； 步骤S1具体包括： 步骤S11：对锂电池数据集进行预处理，检测异常值并修复； 步骤S12：提取锂电池每个循环周期内的等压降放电时间；第m个电池充放电循环周期相匹配的等压降放电时间TFm表示为： TFm＝trv-tcv 其中，trv为放电过程中电压为额定电压对应的时间；tcv为电压下降至截止电压对应的时间； 步骤S13：提取锂电池每个循环周期内的等时间平均压降；则第m个电池充放电循环周期对应的等时间平均压降VFm表示为： 其中，Vd为每个时间点对应的电压；d代表第m个循环周期的采样区间数；trv代表锂电池的额定电压； 步骤S14：提取锂电池每个循环周期内的充电功率达峰时间；将0秒定义为起始时间，利用充电过程中电池内部的测量电压与测量电流数据得出电功率时间序列，提取序列中电功率最大值对应的时间；则第i个循环周期对应的充电功率达峰时间表示为： PFi＝tp，p＝maxp1,…,pK 其中，p1,…,pK表示每个周期下第K个时刻对应的电功率； 步骤S15：以健康因子：等时间内平均压降、等压降放电时间差、充电功率达峰时间及锂电池的循环次数作为特征输入，进行EBRB的前提属性构建； 在步骤S2中，所述规则库中的规则形式为，对于第k条规则Rk： 其中代表第k条规则的第i个前提属性的第j个参考等级的置信度；代表第k条规则的第i个前提属性的第j个参考等级的效用值；Dnn＝1,2,…,N代表结果属性D的第n个评价等级，N代表评价等级个数； 代表在第k条规则中相对于评价等级Di的置信度；代表第k条规则中包含的信息是完整的； 在步骤S2中： 将锂电池的历史样本数据作为生成规则库的数据；确定前提属性U和结果属性的评价等级效用值及其个数； 然后不断将用于生成规则库的输入—输出对转化为与EBRB推理模型的前提属性和结果属性相同的置信分布形式；直到所有的数据都生成对应的规则； 最后计算每条规则的规则权重，以构建获得完整的EBRB推理模型； 步骤S2具体包括： 步骤S21：划分训练集和测试集，将训练集输入EBRB推理模型； 步骤S22：进行个体匹配度的计算 步骤S23：计算每条规则的激活权重ωk，根据由每个前提属性Ui对应的输入数据xi得到的个体匹配度Skxi,Ui、规则权重θk和属性权重δk,j，计算第k条规则的激活权重： 根据激活权重的大小进行确定当前规则是否需要被激活，即ωk＞0时表示第k条规则为激活规则； 步骤S24：合成激活规则并得出最终结果； 在步骤S22中，所述个体匹配度的计算具体为： 通过基于效用的信息转化方法将输入数据转化为置信分布形式： 其中 式中，xk,i表示第k个输入值向量中与第i个前提属性对应的输入值；表示第k个输入值向量中数值xk,i转化到第i个前提属性Ui第j个参考等级上的匹配度；Ji代表第i个前提属性的参考等级个数；uAi,j表示第i个前提属性的第j个参考等级的效用值；uAi,j+1表示第i个前提属性的第j+1个参考等级的效用值； 随后计算第k条扩展置信规则中第i个前提属性的个体匹配度Skxi,Ui，计算公式为：

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