一种无人机动力电池健康状态预测方法

本发明涉及电池状态预测技术领域，公开了一种无人机动力电池健康状态预测方法，其技术方案要点是：数据采集与量子化编码；量子特征提取；构建量子启发式深度学习模型;模型训练与优化；健康状态预测与评估。通过量子化编码、量子启发式模型架构及动态优化机制，突破了传统方法在复杂非线性关系建模和局部优化方面的局限，为无人机动力电池健康管理提供了高精度、高鲁棒性的解决方案，具有重要的工程应用价值。