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龍圖騰網獲悉武漢理工大學申請的專利一種基于極化特征的燃料電池健康狀態診斷估計方法與系統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：CN119674142B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411954134.7，技術領域涉及：H01M8/04664；該發明授權一種基于極化特征的燃料電池健康狀態診斷估計方法與系統是由陳啟宏;李濟森;張立炎;趙東琦;周澤;肖朋設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于極化特征的燃料電池健康狀態診斷估計方法與系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于極化特征的燃料電池健康狀態診斷估計方法與系統，涉及燃料電池技術領域，該方法包括：基于多條件的多物理場構建得到質子交換膜燃料電池模型，并在預設的典型工況下從質子交換膜燃料電池模型中提取待診斷電池的健康狀態特征；將所述健康狀態特征輸入至訓練好的燃料電池健康狀態診斷模型中，得到由所述燃料電池健康狀態診斷模型評估的待診斷電池的健康狀態。本發明不僅能夠精確診斷燃料電池的健康狀態，同時實施難度以及成本低并具有較強可解釋性，從而降低了高精度燃料電池健康狀態診斷對專家經驗的依賴。

本發明授權一種基于極化特征的燃料電池健康狀態診斷估計方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種基于極化特征的燃料電池健康狀態診斷估計方法，其特征在于：所述方法包括： 基于多條件的多物理場構建得到質子交換膜燃料電池模型，并在預設的典型工況下從質子交換膜燃料電池模型中提取待診斷電池的健康狀態特征； 將所述健康狀態特征輸入至訓練好的燃料電池健康狀態診斷模型中，得到由所述燃料電池健康狀態診斷模型評估的待診斷電池的健康狀態； 所述燃料電池健康狀態診斷模型通過以下步驟訓練得到： 在預設的典型工況下從所述質子交換膜燃料電池模型中提取樣本電池的樣本極化健康狀態特征；所述樣本極化健康狀態特征中利用樣本活化損失表征氫氣泄露損失、利用樣本歐姆損失表征膜電阻增加損失以及利用樣本濃差損失表征電化學活性表面積損失，所述樣本活化損失、所述樣本歐姆損失以及所述樣本濃差損失共同用于表示樣本電池的降解機制； 對樣本極化健康狀態特征添加預設的正弦激勵電壓，提取燃料電池的樣本電化學阻抗譜，并從樣本電化學阻抗譜中提取出樣本高頻阻抗特征； 采用徑向基函數作為離散基，并基于徑向基函數提取樣本電化學阻抗譜的弛豫時間分布，提取弛豫時間分布表征的樣本極化電阻特征，并將所述樣本極化電阻特征作為故障狀態特征； 對所述樣本高頻阻抗特征以及所述樣本極化電阻特征進行特征融合，得到樣本融合特征； 利用最小二乘支持向量機對所述樣本融合特征進行分類，訓練得到所述燃料電池健康狀態診斷模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢理工大學，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市洪山區珞獅路122號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。