一种多尺度特征联邦的锂电池SOH与RUL预测系统及方法

本发明公开了一种多尺度特征联邦的锂电池SOH与RUL预测系统及方法，涉及电池检测技术领域，该系统包括：数据采集与特征提取模块、加密与上传模块、模型构建模块、递推更新模块和工单生成模块；本发明通过多尺度特征融合公式，将锂电池的时序特征与统计特征进行有机结合，生成融合特征向量，不仅全面捕捉了锂电池在不同时间尺度和运行条件下的退化信息，还提高了锂电池的健康状态和锂电池的剩余使用寿命预测的准确性，同时，通过动态Top‑K稀疏压缩、8bit线性量化及AES‑256‑GCM加密技术，结合差分隐私保护机制，减少了数据传输量，增强了数据安全性，防止了敏感信息泄露，为锂电池的远程监控与预测性维护提供了可靠保障。