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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于MGPR与改进时序RBF的宽温域锂电池健康状态估算方法及系统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：CN120214615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510270992.8，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于MGPR与改进时序RBF的宽温域锂电池健康状态估算方法及系统是由王剑锋;左智文;刘钰阳;王春;袁绍阳;殷浩设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MGPR与改进时序RBF的宽温域锂电池健康状态估算方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于MGPR与改进时序RBF的宽温域锂电池健康状态估算方法及系统，涉及锂电池健康状态预测技术领域。本发明为了解决现有锂电池健康状态估算方法一般假设待预测电池与训练电池老化关系之间存在线性关系，造成普适性与鲁棒性均较差，待预测电池与训练电池之间关系的不确定性以及待预测电池数据集的短缺性等等这些因素。技术要点：本利用与充放电协议无关的电芯充满电后去极化过程提取老化特征，避免对特定工况的依赖；综合考量多类测量电压与残余压力特征，并依据相关性对其进行筛选；筛选后特征额外加入温度特征；考虑电芯之间的差异性，不同电芯分别进行老化特征重要性排序，筛选不同老化特征，分别训练对应的GPR网络。单独设计残余应力测量夹具。将GPR网络与RBF网络巧妙的结合在一起，改进RBF内部传播机制，使其具备记忆存储功能，更加适用于处理时间序列数据且避免了梯度消失与梯度爆炸问题。本发明用于锂电池健康预测。

本发明授权一种基于MGPR与改进时序RBF的宽温域锂电池健康状态估算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MGPR与改进时序RBF的宽温域锂电池健康状态估算方法，其特征在于，所述方法包括训练过程和预测过程； 训练过程包括各电芯对应GPR1、GPR2……GPRN网络训练过程、改进后时序RBF神经网络训练过程： 利用各电芯分别进行循环老化实验得到的各电芯老化特征进行提取与筛选后得到电芯1老化特征、电芯2老化特征……电芯N老化特征一一对应对GPR1、GPR2……GPRN网络进行训练； 利用待预测电芯老化特征、待预测电芯SOH以及上述训练好的GPR1、GPR2……GPRN网络，对改进后的时序RBF网络进行训练，在该过程中，改进时序RBF网络在正向传播与模型参数更新方式上均进行更新： 正向传播：将不同电芯所对应的GPR网络输出的均值与标准差作为改进时序RBF网络的输入； 反向传播：构建T时刻模型理想输出、模型性能指标函数，根据参数调节量不断更新参数值即可实现反向传播过程； 最终利用已知N块电芯的老化数据训练出N个GPR网络，结合待预测电芯的部分已知数据，训练完毕改进时序RBF网络，得到MGPR-改进RBF模型； 各电芯循环老化实验、各电芯老化特征提取与筛选具体为： 各电芯循环老化实验：在100%到80%SOH区间，将不同电芯每间隔固定循环次数进行不同温度下的老化特征提取操作；特征于电芯充电结束后的去极化过程中的电压曲线与残余应力曲线中提取，包括物理特征：ECM等效电路模型参数；原始特征：最大、最小测量电压，最大、最小残余应力；统计特征：测量电压均值、方差，残余应力均值、方差；以及会对上述老化特征造成影响的温度特征； SOH通过25℃环境下测得当前循环容量与初始容量之比进行标定，即某一循环处不同温度下SOH值均默认相等；在某一循环处不同温度下的老化特征提取，应按照35℃-25℃-15℃的顺序进行； 采用皮尔逊相关性分析进行老化特征筛选：计算得出各电芯不同温度下的不同老化特征的皮尔逊系数，求取不同电芯不同温度下同一老化特征皮尔逊系数的平均值，根据平均值的绝对值大小进行特征重要性排序，分别筛选出不同电芯的老化特征； 预测部分实现流程如下：将于充电结束去极化阶段提取待预测电芯的老化特征输入MGPR-改进时序RBF网络即可实现预测过程。

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