锂电池寿命衰退量化预测与健康状态智能评估方法

本发明涉及锂电池技术领域，公开了锂电池寿命衰退量化预测与健康状态智能评估方法，包括以下步骤：S1、多源数据采集，在电池电极片与外壳处设应变片传感器获取应力应变数据，于电池模组内集成气体传感器采集气体数据，且通过高精度同步采集系统以纳秒级时钟信号采集电池数据以及环境数据并处理存储，同时监控数据质量；S2、数据预处理，通过数据变换与组合及基于GAN的数据生成扩充数据集，并用基于统计和机器学习的方法处理异常数据。本发明中，通过多源数据融合采集，还增加应力应变传感器和多种气体传感器来监测电池内部力学变化及气体成分浓度，从而改善了传统的基于电化学模型的方法会造成模型的准确性和实用性大打折扣的问题。