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龙图腾网获悉北京博科测试系统股份有限公司申请的专利一种针对车用磷酸铁锂电池包健康状态的快速检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：CN120428129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510603535.6，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种针对车用磷酸铁锂电池包健康状态的快速检测方法是由王思杨;黄智;周迪;李鑫;杨克峰设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对车用磷酸铁锂电池包健康状态的快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种针对车用磷酸铁锂电池包健康状态的快速检测方法，属于电动汽车检测技术领域；方法包括：基于预设的磷酸铁锂电池的循环老化数据，构建SOH评估模型；采集待检测车辆电池包的充放电阶段的电压数据；将待检测车辆电池包的电压数据输入所述SOH评估模型，进行电池包健康状态的快速检测。本发明利用深度学习的方法，通过挖掘微分电压区间内的充电容量与电池健康度之间的关系，构建了对磷酸铁锂电池包的有效评估模型。有效扩展了基于数据驱动的电池SOH检测方法在车辆检测领域的应用。

本发明授权一种针对车用磷酸铁锂电池包健康状态的快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对车用磷酸铁锂电池包健康状态的快速检测方法，其特征在于，包括： 基于预设的磷酸铁锂电池的循环老化数据，构建SOH评估模型； 采集待检测车辆电池包的充放电阶段的电压数据； 将待检测车辆电池包的电压数据输入所述SOH评估模型，进行电池包健康状态的快速检测； 基于预设的磷酸铁锂电池的循环老化数据，构建SOH评估模型包括： 采集预设的磷酸铁锂电池的循环老化过程中的电压数据； 对所有循环老化过程中的电压数据进行标准化处理； 基于标准化后的电压数据，绘制△Q‑△U曲线；其中，所述△Q‑△U曲线为：从起始电压开始，电压每升高△U阶段内与充电容量△Q之间的对应关系曲线； 构建以多头注意力机制为核心的深度学习模型； 利用所述△Q‑△U曲线对所述深度学习模型进行训练，获取SOH评估模型； 采集预设的磷酸铁锂电池的循环老化过程中的电压数据包括： 对预设的磷酸铁锂电池，以1C倍率的电流进行恒流循环充放电，直到磷酸铁锂电池最大可用容量低于额定可用容量的预设阈值以下，采集所有充电阶段的电压数据； 将待检测车辆电池包的电压数据输入所述SOH评估模型包括： 对待检测车辆电池包的电压数据进行预处理，获取标准化后的时间序列； 将标准化后的时间序列输入多头注意力机制，通过计算时间步之间的相关性，捕捉全局的上下文依赖关系，获取隐藏特征表示； 将隐藏特征表示输入前馈神经网络，并利用全局平均池化层对前馈神经网络输出的时间步维度进行降维，提取序列的全局特征表示； 将全局特征表示通过一层全连接网络转换为标量输出，表示预测的SOH值； 所述多头注意力机制包括若干独立的注意力头，每个注意力头分别在不同的特征子空间中提取依赖特性，最后将所有注意力头的输出结果拼接，形成预设维度的隐藏特征表示； 所述标准化处理的表达式为： U包’=U包×U额，单U额，包其中，U包’表示标准化之后的电池包电压数据，U额，包、U额，单分别表示电池包的额定电压、单体额定电压，U包表示循环老化过程中的电压数据。

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