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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于门控和注意力机制的锂电池剩余寿命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：CN115409263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211059593.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于门控和注意力机制的锂电池剩余寿命预测方法是由王磊;秦鸿宇;张建;张道航设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于门控和注意力机制的锂电池剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于门控和注意力机制的锂电池剩余寿命预测方法，属于电池技术领域。该方法包括搭建基于门控和注意力机制的深度学习模型，所述深度学习模型包括依次连接的特征提取网络、基于自注意力机制的网络、第一全连接层、第二全连接层与求和单元；所述求和单元对所述基于自注意力机制的网络的输出与所述第二全连接层的输出求和，生成所述基于门控和注意力机制的深度学习模型的输出作为预测的锂电池容量序列；根据所述预测的锂电池容量序列与指定的锂电池失效阈值，得到所述锂电池的剩余寿命。本发明面对锂电池多维度特征和强因果长时序的情况，能够进行有效的信息提取，从而提高电池剩余寿命的预测精度，实现对锂电池未来工作状态的准确评估。

本发明授权一种基于门控和注意力机制的锂电池剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于门控和注意力机制的锂电池剩余寿命预测方法，包括： 搭建基于门控和注意力机制的深度学习模型，所述深度学习模型包括依次连接的特征提取网络、基于自注意力机制的网络、第一全连接层、第二全连接层与求和单元； 所述特征提取网络对输入的数据序列处理得到数据序列，其中代表对应锂电池第j次充放电循环的特征向量，，t代表充放电循环的序数，所述数据序列包括个特征向量；其中，所述特征提取网络包括门控残差网络，所述门控残差网络对输入的每个特征向量的特征处理得到，其中i表示特征向量中特征的序数，1≤i≤n，n为特征向量的特征个数； 所述基于自注意力机制的网络接收数据序列，生成对应的输出序列；所述第一全连接层接收所述基于自注意力机制的网络的输出序列，生成中间值，所述第二全连接层接收所述第一全连接层的输出；所述基于自注意力机制的网络的输出还通过残差连接提供给所述求和单元，所述求和单元对所述基于自注意力机制的网络的输出与所述第二全连接层的输出求和，生成所述基于门控和注意力机制的深度学习模型的输出作为预测的锂电池容量序列； 根据所述预测的锂电池容量序列与指定的锂电池失效阈值，得到所述锂电池总体可用的充放电循环次数，减去所述锂电池已经历的充放电循环次数，得到所述锂电池的剩余充放电循环次数作为所述锂电池的剩余寿命。

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