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龙图腾网获悉山东精工电子科技股份有限公司申请的专利一种基于物理信息神经网络的锂电池热失控状态辨识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：CN121848931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610329021.0，技术领域涉及：B60L3/00；该发明授权一种基于物理信息神经网络的锂电池热失控状态辨识方法是由柯西文;王勇;杜显振;邵长旺;张敬捧设计研发完成，并于2026-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的锂电池热失控状态辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电变量测量测试技术领域，具体为一种基于物理信息神经网络的锂电池热失控状态辨识方法。具体实现过程包括：获取宽频波动电流、电压响应轨迹及表层温度信号，生成多维电测量数据流并注入电池物理信息网络；剥离出动态极化内阻序列及深层热源张量，并构建电热跨域残差模型量化出电荷发热残差；提取出残差梯度流纠偏电学特征基准，对动态极化内阻序列进行在线评估；当辨识出阶跃电参量激波时，输出热失控临界阻断信号。本发明利用物理信息神经网络与电热跨域残差模型，融合电热耦合物理定律进行在线推算，同时通过提取残差梯度流持续纠偏电池老化造成的基准漂移，实现了对锂电池热失控临界状态的高精度、低延迟在线测量与可靠预警。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的锂电池热失控状态辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的锂电池热失控状态辨识方法，其特征在于，包括： 获取新能源汽车电池充电回路上自发叠加的宽频波动电流，并同步采集电池端的电压响应轨迹及表层温度信号；将所述宽频波动电流、电压响应轨迹与表层温度信号进行时域交织重构，生成多维电测量数据流； 将所述多维电测量数据流注入电池物理信息网络，剥离出表征当前电池极化特征的动态极化内阻序列及深层热源张量；构建电热跨域残差模型，根据所述动态极化内阻序列与深层热源张量进行边界测试，量化出反映热电耦合不平衡状态的电荷发热残差； 强制所述电荷发热残差向零值塌缩作为收敛边界，并提取出残差梯度流；根据所述残差梯度流持续纠偏电池物理信息网络的电学特征基准，对经所述深层热源张量约束后的动态极化内阻序列进行在线评估； 当在所述电学特征基准中辨识出阶跃电参量激波时，截断所述电池充电回路并输出热失控临界阻断信号，将电池的热失控风险收敛于安全阈值内。

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