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龙图腾网恭喜浙大宁波理工学院申请的专利一种基于混合模型的燃料电池剩余寿命预测方法及装置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：CN114994555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210634066.0，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种基于混合模型的燃料电池剩余寿命预测方法及装置是由马龙华;夏泽韬;徐鸣;李永杰设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合模型的燃料电池剩余寿命预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合模型的燃料电池剩余寿命预测方法及装置，该方法包括以下步骤：S1，构建监测数据集并进行预处理；S2，使用滤波算法对监测数据集中的电堆电压进行分解，构建日历老化电压数据集和可逆老化电压数据集；S3，构建日历老化电压模型和可逆老化电压模型；S4，使用日历老化电压模型、可逆老化电压模型分别对日历老化电压、可逆老化电压进行迭代滚动预测，分别得到将来时刻的日历老化电压估计值和可逆老化电压估计值，对日历老化电压估计值和可逆老化电压估计值进行叠加得到最终的燃料电池电堆预测电压，实现燃料电池的剩余使用寿命预测。本发明与传统方法相比提高了燃料电池剩余使用寿命的预测精度。

本发明授权一种基于混合模型的燃料电池剩余寿命预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的燃料电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取燃料电池的运行监测数据，构建监测数据集并进行预处理；S2，使用滤波算法对监测数据集中的电堆电压进行分解，得到日历老化电压和可逆老化电压，并由日历老化电压构建日历老化电压数据集和由可逆老化电压构建可逆老化电压数据集；S3，利用燃料电池通过极化曲线测试得到的极化曲线数据，基于经验极化方程建立半机理老化模型；利用日历老化电压数据集，结合基于遗传算法进行参数辨识处理的所述半机理老化模型，并基于非线性滤波器算法构建日历老化电压模型；利用可逆老化电压数据集和燃料电池进行极化曲线测试的开始时间，结合自动机器学习方法，并基于长短时记忆神经网络构建可逆老化电压模型；S4，使用日历老化电压模型、可逆老化电压模型分别对步骤S2中的日历老化电压数据集中的日历老化电压、可逆老化电压数据集中的可逆老化电压进行迭代滚动预测，分别得到将来时刻的日历老化电压估计值和可逆老化电压估计值，对日历老化电压估计值和可逆老化电压估计值进行叠加得到最终的燃料电池电堆预测电压，实现燃料电池的剩余使用寿命预测。

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