一种锂离子电池健康状态估计方法

本发明公开了一种锂离子电池健康状态估计方法，其涉及电池管理技术领域。包括：获取锂离子电池循环充放电过程中的时序数据，构建二阶等效电路模型提取动态特征，通过多层感知机拟合开路电压曲线获取静态特征，将动态特征和静态特征结合为物理流特征；通过物理解码器对物理流特征进行解码，得到第一电池健康状态；通过数据驱动解码器对数据流特征进行解码，得到第二电池健康状态；根据隐空间特征确定物理解码器和数据驱动解码器的组合权重，并根据组合权重将第一电池健康状态和第二电池健康状态进行加权融合，得到锂离子电池的最终电池健康状态。本发明有效解决PINN模型在物理约束与数据驱动学习之间权重分配难以协调的问题。