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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利一种退役动力电池梯度筛选方法、装置及可读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：CN115761313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211380542.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种退役动力电池梯度筛选方法、装置及可读介质是由林名强;吴健;严晨昊设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种退役动力电池梯度筛选方法、装置及可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种退役动力电池梯度筛选方法、装置及可读介质，通过获取退役动力电池的充电电压数据，通过分段聚合近似算法对充电电压数据进行降维处理，得到降维数据；将降维数据进行格拉姆角场转换，得到极坐标数据；将极坐标数据采用格拉姆角场转换成编码图像；将编码图像输入经训练的电池分类模型，得到电池容量类别，电池分类模型采用ConvNeXt模型。该方法将充电电压数据通过降维和归一化处理，既能够保留特征信息，同时能够减少计算量。并且对降维后的时间序列数据采用格拉姆角场转化为GADF图像，再采用ConvNeXt模型对GADF图像进行分类筛选，筛选精度高达，准确性好，并具有一定的适用性。

本发明授权一种退役动力电池梯度筛选方法、装置及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种退役动力电池梯度筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取退役动力电池的充电电压数据，通过分段聚合近似算法对所述充电电压数据进行降维处理，得到降维数据，将所述充电电压数据进行预处理得到长度为m的电压时间序列数据Q=q1,q2,…,qm，经过压缩比为n=mk的降维过程，得到长度为k的降维后的电压时间序列数据Q’=q’1,q’2,…,q’k，其中q’i根据下式计算得到： ； 所述降维后的电压时间序列数据对应k个时间戳t； S2，将所述降维数据进行格拉姆角场转换，得到极坐标数据，具体包括： 采用最大-最小定标器进行归一化处理缩放到区间[-1,1]中，公式如下： ； 通过将缩放后的值作为角度φ，将时间戳编码为半径，将所述降维数据经过归一化处理后的数据转化为极坐标数据，公式如下： ； 其中，为时间戳，N为正则化极坐标系后产生的常数因子； S3，将所述极坐标数据采用格拉姆角场转换成编码图像； S4，将所述编码图像输入经训练的电池分类模型，得到电池容量类别，所述电池分类模型采用ConvNeXt模型。

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