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龙图腾网恭喜重庆工商大学申请的专利一种构建锂离子电池热失控预测模型的方法及预测系统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：CN114509685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210157234.1，技术领域涉及：G01R31/3842；该发明授权一种构建锂离子电池热失控预测模型的方法及预测系统是由姚行艳;陈国麟;曹晓莉;唐灿设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种构建锂离子电池热失控预测模型的方法及预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种构建锂离子电池热失控预测模型的方法及预测系统，该方法包括以下步骤：对锂离子电池进行热失控实验，采集包括温度、电压和电流在内的电池序列特征数据，以及声音信号和热成像数据；对数据进行切片，生成历史数据；电池状态记为y，根据温度阈值划分热失控状态y＝1和未发生热失控状态y＝0；将历史数据作为输入，以电池热失控异常状态为标签，提取数据特征；计算所有数据特征的注意力权重，进行特征融合；利用分类器得到锂离子电池热失控状态；将历史数据分为训练集和测试集输入到模型中进行训练和验证，以准确率为评判指标判断模型准确度，从而构建热失控预测模型。本发明构建的多模态模型提高了热失控预测的准确性。

本发明授权一种构建锂离子电池热失控预测模型的方法及预测系统在权利要求书中公布了：1.一种构建锂离子电池热失控预测模型的方法，其特征在于包括采集热失控实验数据和利用该实验数据构建基于神经网络的热失控预测模型，该热失控预测模型包括特征提取器、特征融合器和分类器，所述方法具体包括以下步骤：S1、热失控实验数据采集：对锂离子电池进行热失控实验，采集电池序列特征数据，以及声音信号和热成像数据；所述电池序列特征数据包括温度数据、电压数据和电流数据；S2、数据预处理：对步骤S1中采集的数据进行切片，生成历史数据；电池状态记为y，设置温度阈值，超过该阈值代表发生热失控，y＝1，否则代表未发生热失控，y＝0；S3、提取特征数据：将经过步骤S2预处理的数据作为输入，以锂离子电池热失控异常状态为标签，利用所述特征提取器提取数据特征；S4、特征融合：利用所述特征融合器计算所有所述数据特征的注意力权重，进行特征融合；S5、热失控状态判断：利用所述分类器得到锂离子电池热失控状态；S6、模型训练：将步骤S2中的所述历史数据分为训练集和测试集，将所述训练集输入到所述热失控预测模型中进行训练，输入所述测试集进行验证，以准确率为评判指标判断模型准确度，从而更新热失控预测模型；所述步骤S2中切片具体过程为：利用大小为T的滑动窗口对步骤S1采集的数据进行切片，生成历史电压数据XV、电流数据XI、温度数据XT、声音数据XS和热成像数据XP；所述特征提取器包括长短时记忆神经网络LSTM、一维卷积神经网络1DCNN和残差网络ResNet50；所述步骤S3中，采用长短时记忆神经网络LSTM提取电压、电流和温度序列数据的特征向量，分别记为hV∈RN×m、hI∈RN×m和hT∈RN×m；采用一维卷积神经网络1DCNN提取声音信号的特征向量，记为hS∈RN×m；采用残差网络ResNet50提取热成像的特征向量，记为hP∈RN×m。

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