同济大学戴海峰获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利车载场景下燃料电池动力学损失预测方法、设备及介质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：CN121276358B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511853663.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权车载场景下燃料电池动力学损失预测方法、设备及介质是由戴海峰;周竖林;袁浩;刘钊铭;马洋洋;魏学哲设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本车载场景下燃料电池动力学损失预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车载场景下燃料电池动力学损失预测方法、设备及介质，涉及新能源燃料电池领域，该方法包括：实时采集车辆中燃料电池的目标时域信号和目标频域信号，目标频域信号包括两个目标频率下的定频阻抗信息，两个目标频率分别为1.9953Hz和199.53Hz，定频阻抗信息包括阻抗谱的幅值和相角；将实时时间窗口内的目标时域信号和目标频域信号作为深度学习模型的输入，通过深度学习模型得到车辆中燃料电池的至少一个动力学损失的当前预测值。相比于仅采用目标时域信号作为深度学习模型的输入，本发明中深度学习模型具有更加丰富全面的预测依据，进而可以给出更加精准的预测结果。
本发明授权车载场景下燃料电池动力学损失预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种车载场景下燃料电池动力学损失预测方法，其特征在于，包括： 实时采集车辆中燃料电池的目标时域信号和目标频域信号，所述目标时域信号包括电流、电压、燃料电池温度、阳极进气温度、阴极进气温度、阳极流量、阴极流量、阳极背压和阴极背压中的多个，所述目标频域信号包括两个目标频率下的定频阻抗信息，两个所述目标频率分别为1.9953Hz和199.53Hz，所述定频阻抗信息包括阻抗谱的幅值和相角； 将实时时间窗口内的所述目标时域信号和所述目标频域信号作为深度学习模型的输入，通过所述深度学习模型得到所述车辆中燃料电池的至少一个动力学损失的当前预测值； 所述至少一个动力学损失包括欧姆损失、局部质子传输损失、全局质子传输损失、电荷转移损失和传质损失。
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