公开(公告)号：CN119471394A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411641182.0

申请日：2024-11-18

Applicant: 中国科学院福建物质结构研究所

Inventor： 林名强 ,  许子俊

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/385 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于多模态信息融合的退役锂电池梯度筛选方法，属于电池筛选领域，包括：步骤S1、在退役锂电池充放电循环中，获取退役锂电池的充电电压数据；步骤S2、对充电电压数据进行降维处理得到降维电压数据，将降维电压数据转化为极坐标数据后，将极坐标数据采用格拉姆角场转换成编码图像，再将编码图像输入ViT模型以提取图像特征；步骤S3、将步骤S2中得到的降维电压数据输入LSTM模型以提取时序特征；步骤S4、将图像特征和时序特征进行融合得到融合特征后，根据融合特征，采用SVM得到锂电池类别，进而实现对退役锂电池的梯度筛选。本发明能够避免复杂的特征工程，同时弥补各自模态的局限性，实现高精度的退役锂电池梯度筛选。

公开(公告)号：CN119128432A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411165561.7

申请日：2024-08-23

Applicant: 中国科学院福建物质结构研究所

Inventor： 林名强 ,  胡枫

IPC: G06F18/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/086 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明提供一种质子交换膜燃料电池剩余使用寿命预测方法及装置，属于燃料电池寿命预测技术领域，包括获取训练集和测试集；得到有效数据集，采用变分模态分解对有效数据集进行分解，过程中利用进化算法优化模态分解参数，以得到多个不同频率的子数据集；构建i Transformer时间序列模型，利用多个子数据集作为输入对该模型进行训练，以得到最优的模型；利用测试集对步骤S3所得的最优模型进行测试，将RMSE和MAPE作为评价模型的指标。本发明能够准确地对燃料电池剩余使用寿命进行准确预测。