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龙图腾网恭喜福建星云电子股份有限公司申请的专利一种基于多任务学习的锂电池老化预测方法及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：CN116298902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211639313.2，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于多任务学习的锂电池老化预测方法及系统是由何学智;汤慈全;刘作斌设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的锂电池老化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了锂电池检测技术领域的一种基于多任务学习的锂电池老化预测方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的锂电池充电数据，基于各所述锂电池充电数据构建多任务的在线充电数据集，并将所述在线充电数据集划分为训练集和测试集；步骤S20、对所述训练集和测试集中的锂电池充电数据进行预处理；步骤S30、基于Transformer创建一老化预测模型；步骤S40、设定所述老化预测模型的损失函数，基于所述训练集、测试集以及损失函数对老化预测模型进行训练和测试；步骤S50、利用测试通过的所述老化预测模型对锂电池进行老化预测。本发明的优点在于：极大的提升了锂电池老化预测的精度、速度以及泛化性。

本发明授权一种基于多任务学习的锂电池老化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的锂电池老化预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S10、获取大量的锂电池充电数据，基于各所述锂电池充电数据构建多任务的在线充电数据集，并将所述在线充电数据集划分为训练集和测试集； 步骤S20、对所述训练集和测试集中的锂电池充电数据进行预处理； 步骤S30、基于Transformer创建一老化预测模型； 所述老化预测模型包括一向量转换模块、一自注意力模块、一采样模块以及一线性投射模块；所述向量转换模块、自注意力模块、采样模块以及线性投射模块依次连接； 所述自注意力模块包括三个Transformer层； 所述向量转换模块用于将在线充电数据集中的锂电池充电数据转换为特征向量； 所述采样模块用于对自注意力模块的输出进行平均采样和最大值采样； 所述线性投射模块用于对采样模块的输出进行线性计算，进而得到所述老化预测模型的预测值； 步骤S40、设定所述老化预测模型的损失函数，基于所述训练集、测试集以及损失函数对老化预测模型进行训练和测试； 步骤S50、利用测试通过的所述老化预测模型对锂电池进行老化预测。

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