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龙图腾网获悉上海数充物联网科技有限公司申请的专利一种电动自行车电池的远程健康状态分析与异常识别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：CN121164962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511377868.8，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种电动自行车电池的远程健康状态分析与异常识别方法是由张亮;唐上钦设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动自行车电池的远程健康状态分析与异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及动力电池健康状态评估与异常识别技术领域，尤其涉及一种电动自行车电池的远程健康状态分析与异常识别方法，其方法包括：在准入工况下施加小信号主动激励并同步采集形成机会诊断激励数据窗口；开展时频耦合建模，包含等效阻抗、谐波与互调指纹、Koopman算子建模与熵系数差分，并以最优传输构造谱测度几何距离生成多域响应包、物理不变量向量与不确定度矩阵；依据几何距离与一致性评分门控并分层标准化，采用形状受限健康映射模型得到健康状态估计记录与异常事件集；结合映射雅可比与对偶势，采用D‑最优试验设计生成下一周期机会诊断激励计划并更新群体健康流形，实现跨环境、跨设备且可追溯的远程健康评估与早期异常识别。

本发明授权一种电动自行车电池的远程健康状态分析与异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电动自行车电池的远程健康状态分析与异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 在满足准入条件下施加小信号主动激励，采用多正弦激励或伪随机二进制序列激励同步采集电压、电流、温度并预处理，形成机会诊断激励数据窗口；其中，机会诊断激励数据窗口为一次小信号主动激励对应的数据与元数据的完整打包单元，数据部分包括经预处理的电压序列、电流序列与温度序列，元数据部分包括频点集合、相位集合、幅值集合、激励方向、起止时间戳、电池荷电状态统计与温度统计、执行结果与质量标记； 基于所述机会诊断激励数据窗口开展时频耦合建模，包含等效阻抗、谐波与互调指纹提取、Koopman算子建模与熵系数差分，其中，谐波与互调指纹提取包括：在充电方向与放电方向分别计算三次谐波比、互调强度与方向非对称度，并将所述三次谐波比、互调强度与方向非对称度写入多域响应包并汇入物理不变量向量； 其中，熵系数差分以正负微幅电流激励下的温度变化率差分估计开路电压温度系数的熵系数，并据此生成电-热一致性评分； 构造谱测度并采用最优传输计算与群体参考谱测度的几何距离，生成多域响应包、物理不变量向量、不确定度矩阵； 其中，物理不变量向量为从多域响应包所封装的中间量中选取对健康单调且跨工况稳定的子集，用作形状受限健康映射模型的输入； 其中，不确定度矩阵通过对时间窗口分段与频域分量进行自举重采样，分别估计等效阻抗参数、谐波与互调指纹、Koopman算子建模量与熵系数差分量的方差与相关性，并按物理不变量向量的顺序组装； 依据所述几何距离与一致性评分门控并分层标准化，采用形状受限健康映射模型得到健康状态估计记录与异常事件集；其中，形状受限健康映射模型对高频内阻、充电转移电阻、扩散相关系数与谱几何距离实施单调非增约束； 基于健康状态估计记录、异常事件集与不确定度矩阵，结合所述形状受限健康映射模型的雅可比与最优传输对偶势，其中，最优传输对偶势为所述几何距离对谱测度的梯度表示，并被保存于多域响应包，用于后续试验设计；采用D-最优试验设计确定频点、幅值、方向与窗口时长，生成下一周期机会诊断激励计划并更新群体健康流形用于群体参考谱测度与门控阈值； 其中，群体健康流形采用分层贝叶斯进行更新，更新对象包括群体参考谱测度与门控阈值，更新依据为机会诊断激励数据窗口、健康状态估计记录与多域响应包的历史序列。

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