一种基于电池融合数据的电池SOH和RUL联合预测方法

本发明公开一种基于电池融合数据的电池SOH和RUL联合预测方法，包括步骤：S1测试并采集电池数据。S2对不同来源的数据进行融合。S3构建多目标预测模型，包括：使用多个MLP模型提取电池运行数据特征；将不同MLP模型提取到的电池运行数据的特征进行拼接，得到共享特征表示。S4训练多目标预测模型：分别将2套数据集按照8：2的比例分成训练集合和测试集合进行训练。S5同时预测电池SOH和RUL：在共享特征表示后，有两个线性回归模型，分别对应的预测值SOH和RUL。本发明构建多目标预测模型，基于电池运行融合数据，联合预测SOH和RUL，模型兼顾数据融合、多目标预测、特征共享、精度和效率等综合优势。