北京
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国家知识产权局信息显示，南宁桂电电子科技研究院有限公司;桂林电子科技大学申请一项名为“一种基于变分特征提取与复合核函数优化高斯过程回归的电池健康状态预测方法”的专利，公开号CN121432218A，申请日期为2025年12月。
专利摘要显示，本发明公开了一种基于变分特征提取与复合核函数优化高斯过程回归的电池健康状态预测方法。首先，采集电池循环数据，利用VAE提取特征，并采用PCC筛选出最优特征集，与SOH数据共同划分为训练集和测试集。训练过程中，通过包络熵确定VMD的最优模态数K，构建融合线性核、径向基核与周期核的复合核函数CKFGPR模型，并采用最大似然估计优化超参数。测试阶段，使用VMD将特征分解为K个本征模态分量，分别输入CKFGPR模型进行预测并重构，最终再次输入CKFGPR模型实现SOH预测。本发明通过VAE与VMD的协同应用增强特征鲁棒性，结合复合核函数提高GPR对电池退化行为的拟合能力，有效提升了SOH预测的精度。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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