买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利面向锂离子电池性能评估的时间序列建模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：CN119986393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510230483.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权面向锂离子电池性能评估的时间序列建模方法是由陈闯;陈磊;史建涛;施歌;岳冬冬;刘钦源设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向锂离子电池性能评估的时间序列建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开面向锂离子电池性能评估的时间序列建模方法，旨在解决传统方法在多尺度特征提取和融合方面的技术挑战，具体包括：获取电池容量数据并进行预处理；基于Mamba模型，结合时间卷积网络与多头注意力机制，构建MTH3模型，并将预处理后的数据作为输入，进行多时间尺度的特征提取；基于U型网络构建出NetTDF模型对MTH3模型提取出的特征进行融合，建模全局关系；划分训练集和测试集输入到整体模型中，得到锂离子电池健康状态的预测结果。本发明所提出的方法充分发挥了各模型的优势，提供了一个既能精准捕捉局部特征，又能有效建模全局关系的锂离子电池容量的高效预测模型，为锂离子电池性能评估提供了可靠支撑。

本发明授权面向锂离子电池性能评估的时间序列建模方法在权利要求书中公布了：1.面向锂离子电池性能评估的时间序列建模方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、从公开数据集中获取锂离子电池的原始容量数据，并对原始容量数据进行预处理； S2、基于Mamba模型的结构设计和遗忘机制，结合时间卷积网络TCN与多头注意力机制MHSA构建MTH模块；再通过堆叠三个MTH模块得到MTH3模型，以预处理后的电池容量数据作为MTH3模型的输入，进行不同时间尺度的数据特征提取；步骤S2中的MTH3模型具体为： 每个MTH模块具体包括依次连接的一个线性变换模块、一个TCN时间卷积模块、激活函数ReLU、一个多头自注意力模块MHSA以及一个逐元素相乘模块；同时在线性变换模块后面另外再添加一个激活函数Sigmoid作为遗忘机制，经过遗忘机制处理得到的输出与MHSA模块的输出进行逐元素相乘，得到每个MTH模块的最终输出； 通过堆叠三个结构相同的MTH模块得到MTH3模型； S3、引入基于U型网络的时间序列融合模型NetTDF，以MTH3模型提取出的不同时间尺度的数据特征为输入，进行多尺度特征融合； S4、将预处理后的锂离子电池容量数据划分为训练集和测试集，对MTH3模型和NetTDF模型进行训练与测试，得到锂离子电池健康状态的预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京工业大学，其通讯地址为：211816 江苏省南京市江北新区浦珠南路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。