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公开(公告)号CN122944890A | 申请号CN202611053384.2 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人西安邮电大学 |
分类号G01R31/367(2019.01), G01R31/392(2019.01), G01R31/396(2019.01), G01R31/378(2019.01), G01R31/36(2020.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/27(2023.01), G06N3/0455(2023.01) | 申请日2026-07-15 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597861398400008 | 源数据页码673 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种多重条件变分自编码器的锂电池剩余寿命预测方法及系统,属于锂电池剩余使用寿命预测技术领域;所述方法首先通过预训练Transformer模型对历史运行数据进行初步预测,生成初步预测序列;其次基于纯净样本动态构造引导向量,构建联合输入特征,结合条件信息输入至多重条件变分自编码器模型中,通过多级复合编码器与注意力网络交替级联实现特征提取与渐进式校正,输出深层隐变量;随后通过局部加权线性回归模块对隐变量进行平滑处理,抑制异常波动;最终经多级复合解码器与注意力网络重构,输出高精度剩余寿命预测结果。本发明有效解决了高噪声环境下传统模型易学习虚假退化规律的问题,显著提升了预测鲁棒性与精度。
附图 1