基于物理约束下时序图神经网络的锂电池SOH估计方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511107897.2

申请日：

2025-08-08

公开(公告)号：

CN120802055A

公开(公告)日：

2025-10-17

发明(设计)人：

吴效莹窦文雯范玉千闫冲李轶王林冰张岩王建平高国红李学勇张清山

申请人：

河南科技学院

申请人地址：

453000 河南省新乡市红旗区五一路东段

IPC主分类号：

G01R31/367

IPC分类号：

G01R31/385 G01R31/392 G01R31/396 G01R31/378

代理机构：

新乡市挺立众创知识产权代理事务所(普通合伙) 41192

代理人：

王应祥

法律状态：

公开

国省代码：

河南省新乡市

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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
2025-10-17	公开	公开
2025-11-04	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/367申请日:20250808

共 50 条

[1]

基于新型生成式对抗神经网络的锂电池SOH估计方法 [P].

张洪滔 ;

陈思哲 ;

柯春凯 .

中国专利 :CN114236410B ,2022-03-25

[2]

一种融合物理信息的神经网络算法用于锂电池SOH估计 [P].

刘亚飞 ;

喻云泰 ;

张增涛 ;

文青武 ;

文亚龙 .

中国专利 :CN120490816A ,2025-08-15

[3]

基于TimesNet-BiGRU神经网络的锂电池SOH预测方法 [P].

徐春阳 ;

陈俊生 ;

朴昌浩 ;

王忠全 ;

林培灿 ;

刘家欢 ;

孙艺铭 .

中国专利 :CN118962457A ,2024-11-15

[4]

基于深度神经网络的锂电池SOH在线估算方法 [P].

杨知方 ;

李中浩 ;

余娟 ;

杨燕 ;

王博石 ;

杜思君 .

中国专利 :CN113406503A ,2021-09-17

[5]

一种基于AST-LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法 [P].

李鹏华 ;

张家昌 ;

张子健 ;

柴毅 ;

熊庆宇 ;

丁宝苍 ;

魏善碧 .

中国专利 :CN110824364B ,2020-02-21

[6]

基于多尺度物理信息神经网络的锂电池SOC估计方法 [P].

李鹏华 ;

敖哲晟 ;

侯杰 ;

项盛 ;

胡晓松 ;

向飞 ;

周晶晶 .

中国专利 :CN119881678A ,2025-04-25

[7]

基于多尺度物理信息神经网络的锂电池SOC估计方法 [P].

李鹏华 ;

敖哲晟 ;

侯杰 ;

项盛 ;

胡晓松 ;

向飞 ;

周晶晶 .

中国专利 :CN119881678B ,2025-10-24

[8]

基于AO-AVOA-BP神经网络模型的锂电池SOH预测方法 [P].

汪兴兴 ;

李军毅 ;

朱昱 ;

陈宇航 ;

陈林飞 ;

张福豹 ;

陈祥 ;

邓业林 ;

吕帅帅 ;

倪红军 .

中国专利 :CN119716559A ,2025-03-28

[9]

基于嵌入神经网络的锂电池状态估计方法 [P].

李亦言 ;

郭泽林 .

中国专利 :CN118549816A ,2024-08-27

[10]

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

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