数据访问和署名

相关数据和代码的访问和使用权限遵循知识共享署名-禁止演绎 4.0 国际许可协议（CC BY-ND 4.0）。在使用或向他人分享这些数据或代码时，请务必采用统一的命名格式“WZU成组电池退化数据”，并引用以下来源文章：“吕东祯等著, 基于勒贝格采样的锂电池“单体-成组”迁移驱动寿命预测, 机械工程学报, 2024”

外文类型的稿件应注明数据来源为Wenzhou Pack Degradation Data，同时应引用本实验对应外文文献：“Dongzhen Lyu, et al. Transfer-Driven Prognosis from Battery Cells to Packs: An Application with Adaptive Differential Model Decomposition. Applied Energy, 2025, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124290”

我们的中文版本论文侧重于拓展基于勒贝格采样的寿命预测方法。关于勒贝格采样的详细信息可以在以下文献中找到：

Dongzhen Lyu, G. Niu, B. Zhang, G. Chen, T. Yang* (2021): Lebesgue-Time–Space-Model-Based Diagnosis and Prognosis for Multiple Mode Systems. In IEEE Transactions on Industrial Electronics 68, 1591-1603.

Dongzhen Lyu, G. Niu, E. Liu, B. Zhang, G. Chen, T. Yang*, Enrico Zio (2022): Time space modelling for fault diagnosis and prognosis with uncertainty management: A general theoretical formulation. Reliability Engineering & System Safety 226, 108686.

E. Liu, X. Wang, G. Niu, Dongzhen Lyu, T. Yang and B. Zhang* (2022): Lebesgue Sampling-Based Li-Ion Battery Simplified First Principle Model for SOC Estimation and RDT Prediction. In IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 69, no. 9, pp. 9524-9534.

E. Liu, X. Wang, G. Niu, Dongzhen Lyu, T. Yang and B. Zhang* (2023): Uncertainty Management in Lebesgue-Sampling-Based Li-Ion Battery SFP Model for SOC Estimation and RDT Prediction. In IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 28, no. 2, pp. 611-620.

数据存储位置

GitHub: https://github.com/lvdongzhen/Wenzhou-Pack-Degradation-Data

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Dongzhen-Lyu

Onedrive: https://1drv.ms/f/s!AnQLciP1URipkoZvx2CWRv0aOBhG9A?e

X_MOL个人主页: https://www.x-mol.com/groups/DongzhenLyu

署名-禁止演绎要求

在使用或分享相关的数据或代码时，请务必采用统一的命名格式“WZU成组电池退化数据”（英文版本为 "Wenzhou Pack Degradation Data"），并引用前述来源文章。在分享数据或代码时，必须保持数据集的原始完整性，并提供直接访问原始数据的链接；严禁进行任何修改、处理、重组或重新打包。如有需要，可具体咨询吕东祯博士交流实验细节。除了吕东祯博士已经公开披露的内容之外，请避免对实验细节进行未经授权的猜测或解读。

商用条款

在遵守本协议相关内容的情况下可以对相关数据进行商业使用，但对相关代码进行商用时请务必提前联系吕东祯博士本人以获得专利许可和技术支持。

合作邀请

吕东祯博士在锂电池寿命预测领域深耕近十年，针对实车工况寿命预测中的技术瓶颈和应用难点进行了深入研究，开发了一系列工程方法，申请多项中国、国际、美国发明专利并授权。欢迎对该相关研究感兴趣的人士随时联系，共同开展学术研究或者产业化合作。

许可协议

任何机构、组织、单位或个人，一旦采用、使用或以任何方式利用本数据进行任何研究、开发、教育、商业活动或其他任何活动，即视为自动同意并完全遵守本许可协议的所有条款；如有违反本许可协议的情况发生，应立即停止使用本数据，并采取一切必要措施消除因违规使用而产生的不良影响，并愿意承担由此产生的法律责任。

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联系方式

如有任何疑问需要澄清，请联系吕东祯博士。

电子邮箱: lvdongzhen@hrbeu.edu.cn

微信号: LyuDongzhen