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龍圖騰網獲悉深圳市拓湃新能源科技有限公司申請的專利基于變模態分解的電池RUL預測方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119808025B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510266372.7，技術領域涉及：G06F18/27；該發明授權基于變模態分解的電池RUL預測方法、裝置、設備及介質是由柯志明設計研發完成，并于2025-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于變模態分解的電池RUL預測方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于變模態分解的電池RUL預測方法、裝置、設備及介質，涉及電池技術領域，包括：獲取電池容量退化數據和電池容量失效閾值，采用變模態分解對電池容量退化數據進行平滑處理，得到多個模態分量，根據多個模態分量得到電池容量關鍵特征數據，通過將電池容量關鍵特征數據輸入優化支持向量回歸模型，得到電池容量預測值，當電池容量預測值小于電池容量失效閾值時，進行計算得到電池剩余使用壽命。通過利用變模態分解平滑處理電池容量退化數據，提取關鍵特征輸入優化的SVR模型預測電池容量，當預測電池容量低于失效閾值時，計算得到電池剩余使用壽命，提高了RUL預測精度和魯棒性。

本發明授權基于變模態分解的電池RUL預測方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于變模態分解的電池RUL預測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取電池容量退化數據和電池容量失效閾值； 采用變模態分解對所述電池容量退化數據進行平滑處理，得到多個模態分量； 根據多個所述模態分量得到電池容量關鍵特征數據； 通過將所述電池容量關鍵特征數據輸入優化支持向量回歸模型，得到電池容量預測值； 當所述電池容量預測值小于電池容量失效閾值時，進行計算得到電池剩余使用壽命； 所述通過將所述電池容量關鍵特征數據輸入優化支持向量回歸模型，得到電池容量預測值的步驟之前，包括： 將所述電池容量關鍵特征數據分為訓練集和測試集； 獲取訓練集特征數據，并建立初始支持向量回歸模型； 根據所述訓練集特征數據對所述初始支持向量回歸模型依據粒子群優化算法進行優化，得到優化支持向量回歸模型； 所述通過將所述電池容量關鍵特征數據輸入優化支持向量回歸模型，得到電池容量預測值的步驟，包括： 獲取預設起始點循環周期和選取循環周期； 當所述選取循環周期超過所述預設起始點的循環周期時，將所述選取循環周期代入優化支持向量回歸模型中，得到電池容量預測值； 所述根據所述訓練集特征數據對所述初始支持向量回歸模型依據粒子群優化算法進行優化，得到優化支持向量回歸模型的步驟之前，包括： 獲取訓練集特征數據中的粒子濾波； 初始化算法參數，設置種類度量閾值； 將所述粒子濾波中粒子種群分為多個子群； 計算每個子群各粒子的適應度值，以及初始化每個子群個體最佳位置和群體最佳位置； 根據函數關系更新每個子群個體的適應度值、每個子群個體最佳位置和群體最佳位置； 判斷種類度量值是否超過種類度量閾值，若粒子種類度量值小于所述種類度量閾值時，對粒子種群重新規劃； 判斷是否達到最大迭代次數，若達到，則輸出模型參數； 將模型參數輸入非線性擬合函數后，得到構建所述優化支持向量模型的參數懲罰因子和核參數； 所述根據所述訓練集特征數據對所述初始支持向量回歸模型依據粒子群優化算法進行優化，得到優化支持向量回歸模型的步驟，包括： 獲取所述訓練集數據信息中的粒子群； 初始化所述粒子群中粒子的位置和速度以及計算所述粒子的適應度； 設置迭代次數，計算得到所述粒子的歷史最優值； 通過比較每次迭代中所述粒子的適應度，得到所述粒子群的全局最優值； 根據所述歷史最優值和全局最優值，更新所述粒子的位置和速度； 判斷所述粒子的位置和速度是否滿足預設范圍，若不滿足，對所述粒子進行邊界條件處理； 若達到迭代次數或誤差小于預設誤差，則得到所述優化支持向量回歸模型； 所述采用變模態分解對所述電池容量退化數據進行平滑處理，得到多個模態分量的步驟，包括： 獲取模態分解參數； 根據所述模態分解參數，得到模態分量數量和模態分量的中心頻率； 基于所述模態分量數量和所述中心頻率對所述電池容量退化數據進行迭代分解，提取多個模態分量； 所述當所述電池容量預測值小于電池容量失效閾值時，進行計算得到電池剩余使用壽命的步驟，還包括： 獲取預設周期和選取循環周期； 當所述電池容量預測值大于電池容量失效閾值時，將所述選取循環周期累加所述預設周期作為新的循環周期，得到新的循環周期的電池容量預測值，以此類推，直到所述新的循環周期的電池容量預測值不超過所述電池容量失效閾值。

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