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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种考虑容量再生现象的锂电池剩余寿命预测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：CN115508706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211156895.9，技术领域涉及：G01R31/36；该发明授权一种考虑容量再生现象的锂电池剩余寿命预测方法是由刘震;陈啸午;龙兵;周秀云设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑容量再生现象的锂电池剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑容量再生现象的锂电池剩余寿命预测方法，通过加速待测锂电池的寿命实验，获取待测锂电池在不同时刻的退化量；然后利用容量再生现象检测算法去除锂电池历史退化数据中的容量再生现象，并用这些处理后的退化数据训练一个LSTM网络；接着采用容量再生检测算法实时检测待测锂电池包含的容量再生现象，去除待测锂电池的容量再生数据；最后采用训练好的LSTM神经网络进行待测锂电池的RUL实时预测，并对由容量再生现象造成的RUL预测误差进行修正，具有预测精度高、实时性好、预测速度快等特点。

本发明授权一种考虑容量再生现象的锂电池剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑容量再生现象的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、获取锂电池在不同时刻的容量； 通过加速N个锂电池的寿命实验，采样每个锂电池在不同时刻的容量，其中，第i个锂电池在不同时刻容量记为其中，i＝1,2,…,N，表示第i个锂电池的初始容量，表示第i个锂电池在第t个时刻的容量，t＝0，1，2，...T，T表示采样时刻数； 2、检测锂电池历史数据中的容量再生现象； 2.1、获取第i个锂电池容量数据的一阶差分其中 2.2、获取第i个锂电池的前k个不包含容量再生现象的一阶差分数据Tk2，然后计算均值μi和方差σi： 2.3、令k＝k+1，判断k是否小于T，若是，则进入步骤2.4；若否，则进入步骤3； 2.4、判断是否大于min0，μi+3σi，若否，则返回步骤2.2；若是，则进入步骤2.5； 2.5、设置计数变量q，其初值为0；令q＝q+1，然后记录第i个锂电池出现第q次容量再生现象的起始时刻以及起始时刻对应的起始容量并进入步骤2.6； 2.6、再次令k＝k+1，判断是否小于若否，则重新进入2.6；若是，则记录第i个锂电池出现第q次容量再生现象的结束时刻以及结束时刻对应的结束容量并进入步骤2.7； 2.7、在第i个锂电池的容量数据Xi中移除容量数据然后令再返回步骤2.2； 3、训练长短期记忆神经网络LSTM； N个锂电池的容量数据经过步骤2处理后，得到不含容量再生现象的锂电池历史容量数据，记为其中，n为每组数据的数量；然后利用这N组数据训练一个LSTM神经网络； 4、待测锂电池寿命实时预测 4.1、获取当前时刻下的待测锂电池容量退化数据X＝[x0，x1...xt]，判断xt是否小于失效阈值w，若小于，则转至步骤5，算法结束；否则转至步骤4.2； 4.2、计算数据X的一阶差分ΔX＝[Δx1，Δx2...Δxt]，其中Δxj＝xj-xj-1，j＝1,2,…,t；然后计算均值μ和方差σ； 4.3、判断Δxt是否大于min0，μ+3σ，若否，则进入4.4；若是，则进入4.5； 4.4、将数据X＝[x0，x1...xt]输入至LSTM神经网络，预测得到t时刻待测锂电池的剩余寿命RULt，再令t＝t+1，然后进入步骤4.1； 4.5、设置计数变量p，其初值为0；令p＝p+1，然后记录待测锂电池出现第p次容量再生现象的起始时刻tp，begin＝t-1，以及起始时刻对应的起始容量计算当前时刻t对应的剩余寿命为其中表示由LSTM神经网络预测得到的tp，begin时刻的剩余寿命预测值，再进入步骤4.6； 4.6、再次令t＝t+1，判断xt是否小于若否，则计算当前时刻的剩余寿命预测值为并重新进入4.6；若是，则记录待测锂电池出现第p次容量再生现象的结束时刻tp，end＝t，计算当前时刻tp，end的剩余寿命预测结果为然后进入步骤4.7； 4.7、把当前得到的所有剩余寿命预测值都分别加上修正值E＝tp，end-tp，begin-1，并在待测锂电池容量退化数据X中除去容量再生现象的数据然后令t＝tp，begin+1，再返回步骤4.1； 5、待测锂电池容量退化至失效阈值w，预测终止，算法结束。

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