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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于多模态BiLSTM‑Mamba的锂电池热预警方法，属于锂电池热预警领域。该方法包括：采集锂电池的红外图像、热成像图像、电池内部电流、电压以及电池温度数据；将红外图像和热成像图像输入VisionTransformer神经网络对图像进行处理，提取温度特征并进行锂电池表面温度的预测；将电流、电压以及温度数据输入CNN‑BiLSTM神经网络中进行特征提取和学习，综合多个特征表示以预测锂电池表面温度；最后耦合两个神经网络的预测温度，并输入Mamba模型中预测热预警，以达到防止热失控的目的。本发明可提高锂电池热失控预警的准确性和可靠性，能够更快更精准地得到预测结果。
主权项：1.一种基于多模态BiLSTM-Mamba的锂电池热预警方法，其特征在于：该方法包括：采集锂电池的红外图像、热成像图像、电池内部电流、电压以及电池温度数据；将红外图像和热成像图像输入VisionTransformer神经网络对图像进行处理，提取温度特征并进行锂电池表面温度的预测；将电流、电压以及温度数据输入CNN-BiLSTM神经网络中进行特征提取和学习，综合多个特征表示以预测锂电池表面温度；最后耦合两个神经网络的预测温度，并输入Mamba模型中预测热预警，以达到防止热失控的目的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于多模态BiLSTM-Mamba的锂电池热预警方法
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