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！

龙图腾网恭喜中北大学申请的专利一种锂离子电池剩余使用寿命区间预测方法和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：CN114757106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210487386.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种锂离子电池剩余使用寿命区间预测方法和系统是由庞晓琼;赵珍;温杰;贾建芳;史元浩;董渊昌设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂离子电池剩余使用寿命区间预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明针对现有数值预测策略的局限性，提出了一种锂离子电池剩余使用寿命区间预测方法和系统。首先引入模糊信息粒化对电池容量退化时间序列进行处理，将原始的数值级数据转化为颗粒级，这是实现区间预测的基础。其次，为了解决在处理电池退化数据时由于模糊信息粒化而造成的波动信息丢失的问题，本发明创造性地引入了一种语言描述方法，为每个模糊颗粒附加语义标签来表示其变化状态。最后，结合最小二乘支持向量机算法，使用带有语义标签的颗粒作为模型的训练输入，在实现电池RUL区间预测的同时，考虑了退化序列的波动特征。本发明能够实现对锂离子电池RUL的区间预测，且具有良好的预测效果和较好的适用性。

本发明授权一种锂离子电池剩余使用寿命区间预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池剩余使用寿命区间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：从电池数据集中提取电池容量退化时间序列；对电池容量退化时间序列进行离散化，将电池容量退化时间序列划分为宽度固定、不重叠的子集，每个子集称为一个时间窗口；利用模糊信息粒化方法对时间窗口进行处理，生成与时间窗口对应的模糊颗粒；对模糊颗粒进行语言描述，为每个模糊颗粒附加语义标签来表示其波动状态；使用带有语义标签的模糊颗粒作为输入，采用最小二乘支持向量机模型对电池剩余使用寿命进行区间预测；所述利用模糊信息粒化方法对时间窗口进行处理，生成与时间窗口对应的模糊颗粒，包括：选择三角隶属度函数生成模糊颗粒；通过模糊信息粒化，时间窗口T1,T2,…,Tt分别生成相应的模糊颗粒G1,G2,…,Gt；每个颗粒Gi保留三个值ai、mi和bi，该三个值反映时间窗口Ti的主要信息，其中ai和bi分别表示生成颗粒的下界和上界，mi表示生成颗粒的平均水平；然后，对应模糊颗粒的三组序列{a1,a2,…,at}、{m1,m2,…,mt}和{b1,b2,…,bt}分别用Low、R和Up表示，其中Up和Low为区间预测提供上下界；所述对模糊颗粒进行语言描述，为每个模糊颗粒附加语义标签来表示其波动状态，包括：根据时间序列的变化情况，将其波动状态分为若干程度，形成一个语义集L＝{L1,L2,…,Lc}，其中Lj表示一个语言项，对应数据的一种波动状态；将模糊颗粒G1,G2,…,Gt对应的时间窗口中数据的波动状态与语义集L中的元素逐一进行比较，依次为每个颗粒选择最接近其波动状态的语言项来进行描述，生成一个信息特征序列该序列中的元素与对应颗粒的波动状态相关；所述锂离子电池剩余使用寿命区间预测方法采用特异性准则和覆盖准则评价区间预测的性能，其中特异性准则用来计算预测区间的宽度，覆盖准则用来衡量预测区间的准确度；假设Xi＝{x1,x2,…,xw}由第i个时间窗口Ti的数据组成，其上的预测区间为[ai,bi]，特异性标准Vi和覆盖标准Qi分别定义如下：Vi＝bi-ai 其中，w是时间窗口的宽度，表示第i个时间窗口中第j个值，fij用于判断处区间预测结果是否准确，值为1时表示准确，为0表示不准确；设p为时间窗的个数，由Vi和Qi确定的综合指标P为： 其中，Vi的值越小，Qi的值越大，则P的值越大，说明区间预测模型越有效。

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中北大学，其通讯地址为：030051 山西省太原市学院路3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”。