一种融合注意力机制的混合深度网络的锂电池SOH估计方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211323630.3

申请日：

2022-10-27

公开(公告)号：

CN115684973B

公开(公告)日：

2025-07-08

发明(设计)人：

陈峥赵红茜舒星申江卫刘永刚

申请人：

昆明理工大学

申请人地址：

650000 云南省昆明市一二一大街文昌路68号

IPC主分类号：

G01R31/392

IPC分类号：

G01R31/367 G06F30/27 G06N3/045 G06N3/0464 G06N3/08 G06F119/04

代理机构：

北京市盈科律师事务所 11344

代理人：

荔恒辉

法律状态：

授权

国省代码：

云南省昆明市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-07-08	授权	授权

共 50 条

[1]

一种融合注意力机制的混合深度网络的锂电池SOH估计方法 [P].

陈峥 ;

赵红茜 ;

舒星 ;

申江卫 ;

刘永刚 .

中国专利 :CN115684973A ,2023-02-03

[2]

融合注意力机制和深度卷积的锂电池SOH估计方法 [P].

李潇鹏 ;

李俊夫 ;

陈立新 ;

王俊 ;

赵明航 .

中国专利 :CN118731751A ,2024-10-01

[3]

一种基于卷积神经网络与注意力机制的锂电池SOH估计方法 [P].

王科 ;

雷一勇 ;

巫春玲 ;

王振兴 ;

牟诚德 ;

阳浩 ;

彭晶 .

中国专利 :CN120820851A ,2025-10-21

[4]

融合多模态特征与注意力机制的锂电池SOH预测方法 [P].

张艳辉 ;

赵天任 ;

冯威 ;

熊学涛 ;

向花姮 .

中国专利 :CN121164912A ,2025-12-19

[5]

基于MaSVD融合注意力机制的锂电池剩余寿命预测方法 [P].

王海琨 ;

代嬉微 ;

龙海成 ;

高茂华 ;

崔利民 .

中国专利 :CN118425814A ,2024-08-02

[6]

基于HHO优化融合注意力机制和TCN-GRU的锂离子电池SOH估计方法 [P].

张涌 ;

葛潇凡 ;

赵奉奎 ;

万茂松 ;

吕立亚 ;

李冰林 ;

张昆 ;

仲文艳 ;

李习龙 .

中国专利 :CN119881716A ,2025-04-25

[7]

融合注意力机制的双深度Q网络动态路径规划方法 [P].

李笠 ;

赵士行 .

中国专利 :CN120178877A ,2025-06-20

[8]

基于自注意力机制的锂电池寿命预测方法 [P].

邱根 ;

高明轩 ;

陈艺天 ;

王敏 ;

陈凯 ;

程玉华 ;

刘震 ;

马文建 .

中国专利 :CN118033454A ,2024-05-14

[9]

基于多视角特征融合的锂电池SOH估计方法 [P].

尹宏鹏 ;

陈嘉俊 ;

彭康迪 ;

朱伟倬 ;

屈剑锋 ;

冯飞 ;

赵丹丹 ;

李涵韬 .

中国专利 :CN118731746A ,2024-10-01

[10]

基于IMM融合算法的锂电池SOH估计方法 [P].

汪启明 ;

上官蕾 .

中国专利 :CN118011219A ,2024-05-10

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