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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充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：CN114611573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210107768.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法是由蔡磊;闫晶;金海燕;李俊欣设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，步骤包括：S1、获取正常周期内观测的数据；S2、对正常观测数据的数据集合进行标注，确定缺失数据的周期；S3、构建变分自编码器；S4、使用正常数据作为输入，训练该变分自编码器；S5、使用编码器模型，获取正常数据的潜在向量；S6、选取潜在向量的任意两维数据，构建潜在变量坐标系，并观测潜在向量的分布规律，判断所构建的变分自编码器是否符合要求；S7、依照正常数据的潜在向量，线性插值缺失数据的潜在向量；S8、将缺失周期所对应的潜在向量输入到解码器模型当中，重构出缺失数据。本发明的方法，对提升锂离子电池寿命估计的精度和泛化性有重要意义。

本发明授权基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于，按照以下步骤具体实施：S1、获取正常周期内所观测的数据；S2、对正常观测数据的数据集合进行标注，确定缺失数据的周期；S3、构建变分自编码器，具体过程为：S3-1、构建变分自编码器当中的编码器模型，该编码器模型由卷积层、Flatten层、全连接层组成；编码器模型的输出，是通过全连接层拟合出潜在向量的均值和方差，重参数化后得到潜在向量；S3-2、构建变分自编码器当中的解码器模型，该解码器模型由全连接层、Unflatten层、反卷积层组成，用于将步骤S3-1中所建立的潜在向量重构为原数据；S4、使用正常数据作为输入，训练该变分自编码器，具体过程为：设定合适的数据批次大小，使用步骤S2中所确认的正常数据集合，对步骤S3构建好的变分自编码器进行训练；训练时所使用的总损失函数为重构损失函数与KL散度的累加，表达式如下： （1）其中，KL散度的表达式为： （2）其中，代表潜在向量的个数，表示方差，表示均值重构损失函数的表达式为： （3）其中，为训练样本，为变分自编码器的重构值；S5、使用编码器模型，获取正常数据的潜在向量;S6、选取潜在向量的任意两维数据，构建潜在变量坐标系，并观测潜在向量的分布规律，判断所构建的变分自编码器是否符合要求；S7、依照正常数据的潜在向量，线性插值缺失数据的潜在向量；S8、将缺失周期所对应的潜在向量输入到解码器模型当中，重构出缺失数据。

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