杭州电子科技大学甘彩雯获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种多源特征融合的双分支锂电池健康估计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：CN121325019B 。
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：202511892955.7，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种多源特征融合的双分支锂电池健康估计方法是由甘彩雯;吕旭冬;高明裕;林辉品;董哲康;何志伟;王浙栋设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多源特征融合的双分支锂电池健康估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源特征融合的双分支锂电池健康估计方法，包括通过电池管理系统或测试平台采集锂电池充放电过程中的关键运行数据；对采集的锂电池关键运行数据进行多源健康因子提取；对提取的多源健康因子进行数据预处理；利用基于量子力学原理改进的粒子群优化算法，在充电电压合理范围内搜索最优区段；在确定的最优电压区段内，对对应的多源特征量进行训练，建立并行双分支网络CMNN，通过反向传播算法优化参数，得到QPSO‑CMNN锂电池状态估计模型；使用最终模型估计测试集锂离子电池SOH，本发明利用QPSO搜索最优电压区段，适应了实际数据缺失和用户电池实际使用特点，具有更高的SOH预测精度和鲁棒性。
本发明授权一种多源特征融合的双分支锂电池健康估计方法在权利要求书中公布了：1.一种多源特征融合的双分支锂电池健康估计方法，其特征在于：包括以下运行步骤： 步骤S1：通过电池管理系统或测试平台采集锂电池充放电过程中的关键运行数据； 所述关键运行数据包括电池端电压、电流、温度、实时容量和时间，完整的充电曲线、累计充入的安时容量、记录温度变化以补偿极化效应； 步骤S2：对采集的锂电池关键运行数据进行多源健康因子提取； 步骤S3：对提取的多源健康因子进行数据预处理； 步骤S4：利用基于量子力学原理改进的粒子群优化算法，在充电电压合理范围内搜索最优区段； 步骤S5：在确定的最优电压区段内，对对应的多源特征量进行训练，建立并行双分支网络CMNN，通过反向传播算法优化参数，得到QPSO-CMNN锂电池状态估计模型； 步骤S6：使用最终模型估计测试集锂离子电池SOH。
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