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龙图腾网恭喜中电建新能源集团股份有限公司;华中科技大学申请的专利电池健康状态的确定方法、装置和服务器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：CN119757535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510266286.6，技术领域涉及：G01N29/11；该发明授权电池健康状态的确定方法、装置和服务器是由杨立;刘峻;李伟;毛恒山;胡炜昊;郭子彦;沈越;黄云辉设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池健康状态的确定方法、装置和服务器在说明书摘要公布了：本说明书提供了电池健康状态的确定方法、装置和服务器，具体实施前，通过联合使用粒子群优化算法和随机森林回归预测模型，训练得到相应的预设的电池健康状态预测模型。具体实施时，在目标电池的工作面上部署目标超声换能器组；其中，目标超声换能器组包括3个超声换能器，超声换能器之间的连边构成等边三角形，等边三角形的中心与目标电池的工作面的中心重合；再利用目标超声换能器组采集得到关于目标电池的波形信号；根据波形信号，获取并利用相对应的时域数据和频域数据，确定出关于目标电池的目标特征；利用预设的电池健康状态预测模型通过处理目标特征，确定出目标电池的健康状态。从而能够较为高效、精准地监测确定目标电池的健康状态。

本发明授权电池健康状态的确定方法、装置和服务器在权利要求书中公布了：1.一种电池健康状态的确定方法，其特征在于，包括：利用目标超声换能器组在目标电池的工作面上发射超声信号；并采集相应的波形信号；其中，所述目标超声换能器组包括3个超声换能器，所述超声换能器的连边构成等边三角形，且该等边三角形的中心与目标电池的工作面的中心重合；根据所述波形信号，获取相对应的时域数据和频域数据；根据时域数据和频域数据，确定出关于目标电池的目标特征；所述目标特征包括以下至少之一：平均强度衰减比、平均飞行时间、平均主频偏移比；利用预设的电池健康状态预测模型处理目标特征，得到对应的目标预测结果；其中，预设的电池健康状态预测模型为联合使用粒子群优化算法和随机森林回归预测模型训练得到的；根据目标预测结果，确定出目标电池的健康状态。

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