发明专利已授权

基于多尺度双重时序Mamba的锂电池SOH估计方法

📄 申请号：CN202610352244.9 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2026-03-23

公开号

CN121878509B

公开日

2026-05-29

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_367

IPC 分类号

G01R31_367 , G01R31_378 , G01R31_392 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池管理系统

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摘要

本发明公开了基于多尺度双重时序Mamba的锂电池SOH估计方法，采集原始充放电监测数据，然后基于电池退化机理提取多维健康因子构建时间特征序列；构建多尺度稀疏扫描模块，针对时间特征序列进行分割，拼接重建，输出增强特征序列；构建分层双重时序注意力模块，包括两层架构，第一层针对增强特征序列，通过非因果路径捕捉全局上下文，第二层通过因果路径建模因果依赖关系；最终将两层的输出进行融合；构建状态空间模型，并结合残差连接与层归一化处理，通过回归层将提取的高维特征映射为归一化的健康状态估计值，并经逆归一化变换还原为最终的电池健康状态；本发明旨在实现对锂离子电池在复杂运行工况下的高精度且可靠的SOH估计。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于空域频域联合去偏的通用深度伪造检测方法

当前第 / 件

一种基于残差网络的图像感知哈希方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_367)

G01R31_00 G01R31_01 G01R31_02 G01R31_08 G01R31_11 G01R31_12 G01R31_14 G01R31_16 G01R31_18 G01R31_24 G01R31_26 G01R31_265 G01R31_28 G01R31_317 G01R31_3177 G01R31_3185 G01R31_327 G01R31_34 G01R31_36 G01R31_364 G01R31_367 G01R31_378 G01R31_379 G01R31_382 G01R31_3835 G01R31_3842 G01R31_385 G01R31_387 G01R31_388 G01R31_389 G01R31_392 G01R31_396 G01R31_40 G01R31_42 G01R31_44 G01R31_50 G01R31_52 G01R31_54 G01R31_55 G01R31_56 G01R31_58 G01R31_62 G01R31_64 G01R31_66 G01R31_67 G01R31_68 G01R31_69 G01R31_72 覆盖48个领域

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