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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學申請的專利基于大語言模型的鋰離子電池多故障分級診斷方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120354209B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510819732.1，技術(shù)領域涉及：G06F1/10；該發(fā)明授權(quán)基于大語言模型的鋰離子電池多故障分級診斷方法及系統(tǒng)是由商云龍;李京倫;顧鑫;張承慧設計研發(fā)完成，并于2025-06-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大語言模型的鋰離子電池多故障分級診斷方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開基于大語言模型的鋰離子電池多故障分級診斷方法及系統(tǒng)，涉及鋰離子電池安全控制領域，基于電池信號計算待測電池組的歧化度；基于歧化度對電池信號進行下采樣，得到下采樣后的電池信號；基于下采樣后的電池信號構(gòu)建故障分類任務提示詞，將故障分類任務提示詞輸入至故障分類大模型，得到故障類型及故障對應的電池信號序列；基于故障對應的電池信號序列計算電壓方差分位數(shù)，基于電壓方差分位數(shù)構(gòu)建故障分級任務提示詞；將故障分級任務提示詞輸入至故障分級大模型，得到故障等級。借助大模型卓越的非線性擬合能力，在復雜工況下準確捕捉微小故障；同時發(fā)揮大模型的多任務并行處理能力，在同一基底模型下實現(xiàn)故障分類和診斷功能。

本發(fā)明授權(quán)基于大語言模型的鋰離子電池多故障分級診斷方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于大語言模型的鋰離子電池多故障分級診斷方法，其特征在于，包括： 獲取待測電池組內(nèi)電池信號，基于所述電池信號計算待測電池組的歧化度，所述歧化度包括電壓差異度和電流偏離度； 基于所述歧化度對電池信號進行下采樣，得到下采樣后的電池信號，具體為：通過分位數(shù)方法確定電壓差異度閾值和電流偏離度閾值，基于歧化度確定采樣頻率的方法如下所示， ； 其中，表示下采樣后的頻率，表示原始頻率，表示電壓差異度閾值，表示電流偏離度閾值；當電壓差異度和電流偏離度都超過閾值時，采用低采樣頻率，當其中之一超過閾值時采用中等采樣頻率，而當兩者都未超過閾值時采用低采樣頻率； 基于下采樣后的電池信號構(gòu)建故障分類任務提示詞，將所述故障分類任務提示詞輸入至故障分類大模型，得到故障類型及故障對應的電池信號序列； 基于故障對應的電池信號序列計算電壓方差分位數(shù)，基于所述電壓方差分位數(shù)構(gòu)建故障分級任務提示詞；將所述故障分級任務提示詞輸入至故障分級大模型，得到故障等級； 所述故障分類大模型和故障分級大模型通過互斥低秩適配微調(diào)方法對大語言模型進行微調(diào)得到，具體微調(diào)方法如下： 構(gòu)建低秩左因子和低秩右因子，使得，凍結(jié)其他所有參數(shù)； 將大語言模型LLM參數(shù)更新為，其中為LLM參數(shù)，； 在兩個任務的訓練過程中分別計算和投射不同低秩矩陣的梯度： ； 其中，和分別為修正后的兩個低秩矩陣梯度，而以及分別為兩個低秩矩陣對Loss函數(shù)的原始梯度； 交替更新矩陣參數(shù)： ； 其中，為學習率。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區(qū)經(jīng)十路17923號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。