安徽理工大学沈培成获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于SAE-CEEMDAN-LSTM的锂离子电池剩余使用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：CN114740360B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210348110.1，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于SAE-CEEMDAN-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法是由沈培成;荣雪设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于SAE-CEEMDAN-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SAE‑CEEMDAN‑LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方法。属于锂离子电池容量检测技术领域。具体步骤如下：将锂离子电池放电功率P、恒流充电时间Tc以及恒流充电阶段电池端的电压V作为预测锂离子电池剩余使用寿命的HI。利用SAE构建融合HI，该方法通过自学习生成高阶抽象的复杂函数，自适应将复杂多维的HI转化成能集中表达电池剩余容量特征的融合HI。采用CEEMDAN对融合后的HI进行对尺度分解得到多组分量，并通过关联性分析，筛选出具有强相关性的若干组分量，以实现对不同数据都具有良好的泛化性为目标。利用训练好的LSTM模型对筛选出的具有强相关性的若干组分量进行锂离子电池RUL预测，最后将若干组预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预测。
本发明授权一种基于SAE-CEEMDAN-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于SAE-CEEMDAN-LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将锂离子电池放电功率P、恒流充电时间Tc以及恒流充电阶段电池端的电压V作为预测锂离子电池RUL的HI，利用SAE构建融合HI，该方法通过自学习生成高阶抽象的复杂函数，自适应将复杂多维的HI转化成能集中表达电池剩余容量特征的融合HI； 步骤2、采用CEEMDAN对融合后的HI进行对尺度分解得到多组分量，并通过关联性分析，筛选出具有强相关性的若干组分量，以实现对不同数据都具有良好的泛化性为目标； 步骤3、利用训练好的LSTM模型对筛选出的具有强相关性的若干组分量进行锂离子电池RUL预测，最后将若干组预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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