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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣西大學(xué)申請的專利一種融合雙注意力與時序特征的TD-Informer網(wǎng)絡(luò)PEMFC退化預(yù)測方法獲國家發(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：CN120413713B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202510890919.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H01M8/04664；該發(fā)明授權(quán)一種融合雙注意力與時序特征的TD-Informer網(wǎng)絡(luò)PEMFC退化預(yù)測方法是由黃豪中;藍(lán)浩源;盧華林;覃榮科設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種融合雙注意力與時序特征的TD-Informer網(wǎng)絡(luò)PEMFC退化預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種融合雙注意力與時序特征的TD?Informer網(wǎng)絡(luò)PEMFC退化預(yù)測方法，屬于PEMFC退化預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：進(jìn)行PEMFC性能退化實(shí)驗獲取多維度實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)；利用SHAP值分析方法提取關(guān)鍵特征因子；隨后設(shè)計并構(gòu)建融合多頭雙稀疏自注意力機(jī)制與時序特征解碼器的TD?Informer預(yù)測模型；最后通過整合雙稀疏機(jī)制和時序特征解碼器的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)PEMFC退化狀態(tài)的高精度預(yù)測。本方法具備較強(qiáng)的工況適應(yīng)性，提高了PEMFC退化預(yù)測的準(zhǔn)確性，可有效支撐PEMFC壽命預(yù)測與維護(hù)決策。

本發(fā)明授權(quán)一種融合雙注意力與時序特征的TD-Informer網(wǎng)絡(luò)PEMFC退化預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合雙注意力與時序特征的TD-Informer網(wǎng)絡(luò)PEMFC退化預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：數(shù)據(jù)采集 S101：在PEMFC測試臺架開展性能退化實(shí)驗，通過數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時記錄PEMFC的狀態(tài)參數(shù)，構(gòu)建多維度參數(shù)退化數(shù)據(jù)集； S102：選取輸出電壓作為退化表征指標(biāo)，把所記錄除電壓外的其它狀態(tài)參數(shù)作為影響因素； S2：特征工程與樣本構(gòu)建 S201：對多維度參數(shù)退化數(shù)據(jù)集進(jìn)行采樣處理； S202：采用SHAP值法，量化各影響因素對PEMFC電壓退化的貢獻(xiàn)度，篩選貢獻(xiàn)度排名前5位的影響因素作為主要影響特征； S203：提取采樣后多維度參數(shù)退化數(shù)據(jù)集中的時間特征、電壓和主要影響特征數(shù)據(jù)作為退化數(shù)據(jù)，對退化數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑預(yù)處理，消除瞬時噪聲干擾； S204：通過最大-最小歸一化方法將退化數(shù)據(jù)映射至[0,1]的區(qū)間，按比例劃分訓(xùn)練集、驗證集與測試集； S3：TD-Informer預(yù)測模型構(gòu)建 S301：構(gòu)建多頭雙稀疏自注意力機(jī)制； S302：構(gòu)建時序特征解碼器； S303：集成多頭雙稀疏自注意力機(jī)制和時序特征解碼器構(gòu)建TD-Informer預(yù)測模型； S304：使用優(yōu)化器與損失函數(shù)，迭代優(yōu)化TD-Informer預(yù)測模型參數(shù)； S305：將退化數(shù)據(jù)輸入到TD-Informer中進(jìn)行迭代訓(xùn)練，并驗證判定模型是否收斂，若滿足預(yù)期要求，測試通過后得到訓(xùn)練完成的TD-Informer預(yù)測模型； S4：退化狀態(tài)在線預(yù)測 S401：實(shí)時采集目標(biāo)PEMFC的時間特征、電壓和主要影響特征運(yùn)行數(shù)據(jù)，依次按照S201、S202、S203、S204進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理； S402：將處理后的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的TD-Informer預(yù)測模型，輸出未來預(yù)設(shè)周期的電壓退化預(yù)測序列； S403：綜合評價模型預(yù)測精度，生成評估報告，指導(dǎo)維護(hù)策略； 在所述S301過程中，所述構(gòu)建多頭雙稀疏自注意力機(jī)制包括：三個可學(xué)習(xí)的矩陣WQ、WK和WV用于將待輸入數(shù)據(jù)X映射成特征矩陣Q、K和V： ， ， ， 式中，Q為查詢矩陣，K為鍵矩陣，V為價值矩陣，通過聯(lián)合優(yōu)化查詢矩陣與鍵矩陣的稀疏模式，建立多頭雙稀疏自注意力機(jī)制，即對全部查詢矩陣Q和鍵矩陣K通過Kullback-Leibler散度進(jìn)行篩選，從Q和K中提取出查詢子集與鍵子集，即選擇Kullback-Leibler散度最大的u個查詢矩陣或鍵矩陣： ， 式中，c為可調(diào)控的超參數(shù)，分別用于動態(tài)調(diào)控查詢子集和鍵子集的個數(shù)，L表示輸入序列長度；定義查詢子集為QP；對未選中的鍵矩陣則采用全局平均化進(jìn)行處理，與鍵子集結(jié)合生成KP，然后進(jìn)行注意力機(jī)制計算： ， 式中，XDP表示經(jīng)過注意力機(jī)制計算得到的中間矩陣，d表示Q或K的維度；利用蒸餾機(jī)制對XDP進(jìn)行稀疏度計算并得到多頭雙稀疏自注意力機(jī)制的輸出XD： 。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)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)人廣西大學(xué)，其通訊地址為：530004 廣西壯族自治區(qū)南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)大學(xué)東路100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)”。