公开(公告)号：CN120044391A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510116632.2

申请日：2025-01-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  陈澳 ,  吴显奎 ,  胡晓松 ,  向飞 ,  周晶晶 ,  邓忠伟 ,  侯杰 ,  项盛

IPC: G01R31/36 ,  G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G01R31/378 ,  G01R31/385 ,  G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06F119/12 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明涉及一种用于商用锂离子电池的早期剩余使用寿命预测方法，属于电池能源技术领域，首先将每个电池的前100个周期的容量电压曲线差值经过仿射变换为像素数据作为输入数据。然后采用特征‑时间步筛选的Mamba模型和结合重新参数化方法的深度可分离卷积模型，计算重构特征和软标签。接着，设计将判别器进行层级分解放入模型的特征生成器中。最后基于重构的特征计算知识蒸馏损失。

公开(公告)号：CN119881678A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411986571.7

申请日：2024-12-31

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  敖哲晟 ,  侯杰 ,  项盛 ,  胡晓松 ,  向飞 ,  周晶晶

IPC: G01R31/382 ,  G06F30/27 ,  G06F17/13 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度物理信息神经网络的锂电池SOC估计方法，属于电池荷电状态估计技术领域。该方法包括：S1：采用一阶RC等效电路模型描述电池的动态特性，其内部的电气参数作为Mamba模型输出充当物理知识；S2：对电压特征、电流特征、时间特征和边缘特征进行多尺度融合，从而得到新的特征，作为Mamba模型的输入；S3：构建Mamba模型，包括SSM、卷积层、线性层和元素运算符；SSM表示选择性状态空间模型，由结构化状态空间序列模型与选择机制和扫描模块结合形成；S4：利用Mamba模型进行锂电池SOC估计，并采用SPKF自适应权重来提升模型训练效率。本发明提升了SOC预测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN119719679A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411877813.9

申请日：2024-12-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  郑欣佑 ,  项盛 ,  侯杰 ,  向飞 ,  周晶晶 ,  邓忠伟 ,  陈立平

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于通道独立的双向交互Mamba的座舱空调预测方法，属于智能用电技术领域。该方法通过构建CIBG‑Mamba‑交互循环机制模型，包括CIBG‑Mamba和交互式递归机制；其中CIBG‑Mamba通过将Mamba模型集成到信道独立的递归单元中，捕捉不同维度时间序列数据的局部模式和变化；交互式递归机制是通过特定信道的状态转移函数，实现跨信道的信息交互，捕捉不同维度间的复杂依赖关系。本发明可以提高温度预测精度。