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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的锂硫电池失活硫再活化方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121546198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610051535.4，技术领域涉及：H01M10/42；该发明授权一种基于深度学习的锂硫电池失活硫再活化方法与系统是由寇光明;闫裔超;雷天宇设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的锂硫电池失活硫再活化方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的锂硫电池失活硫再活化方法与系统，属于锂硫电池技术领域。该方法包括：S1：采集锂硫电池的电压弛豫数据、实时电压数据并进行预处理，得到预处理后的电压弛豫数据、预处理后的电压‑容量微分数据；S2：分别构建带硫扩散感知门的门控循环单元、带峰值增强的双卷积网络，提取硫弛豫时序特征、硫反应局部特征；再进行双模态注意力融合，得到融合硫特征，并计算硫化锂质量百分比；S3：分别提取失活硫弛豫特征、失活硫局部特征；并提取失活硫综合特征，计算失活硫比例；S4：生成电脉冲激活序列；S5：向电池电极界面输出脉冲信号。本发明可解决高硫载量锂硫电池深度放电后失活硫化锂无法有效氧化，导致电池容量衰减的问题。

本发明授权一种基于深度学习的锂硫电池失活硫再活化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的锂硫电池失活硫再活化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集锂硫电池的电压弛豫数据、实时电压数据并进行预处理，得到预处理后的电压弛豫数据、预处理后的电压-容量微分数据； S2：根据预处理后的电压弛豫数据构建带硫扩散感知门的门控循环单元，提取硫弛豫时序特征；根据预处理后的电压-容量微分数据构建带峰值增强的双卷积网络，提取硫反应局部特征；再进行双模态注意力融合，得到融合硫特征，并计算硫化锂质量百分比； 所述带硫扩散感知门的门控循环单元，通过门控循环单元生成候选隐藏状态和更新门，结合双曲正切函数处理的候选隐藏状态与电压弛豫数据的均值运算结果计算硫扩散感知门，再结合硫扩散感知门与更新门、前一时刻隐状态进行哈达玛积运算得到当前隐状态，最后通过全局平均池化提取硫弛豫时序特征； 所述带峰值增强的双卷积网络，通过一维卷积得到初步局部反应特征，结合指数函数、一阶差分算子的绝对值处理后得到值增强特征，再通过最大池化和一维卷积得到深层局部反应特征，最后经展平操作得到硫反应局部特征； S3：根据预处理后的电压弛豫数据提取失活硫弛豫特征；根据预处理后的电压-容量微分数据提取失活硫综合特征；最后计算失活硫比例； S4：根据硫化锂质量百分比与失活硫比例，提取脉冲幅值特征、脉冲幅值序列、脉冲频率特征、脉冲频率序列，并生成电脉冲激活序列； S5：根据电脉冲激活序列，向电池输出脉冲信号，控制充电过程。

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