一种基于多特征融合的锂电池健康状态预测方法

本发明涉及锂电池状态监测技术领域，公开了一种基于多特征融合的锂电池健康状态预测方法，包括以下步骤：S1：数据采集与预处理步骤、S2：多维度健康特征提取步骤、S3：多特征融合与优化步骤、S4：健康状态预测模型构建与训练步骤、S5：健康状态预测步骤、S6：剩余寿命预测步骤，该一种基于多特征融合的锂电池健康状态预测方法，通过融合时域、变换域及健康关联特征，构建了一个全面描述电池多模式衰退机理的健康因子体系，这种多源信息互补机制，克服了单一特征表征不全面的固有缺陷，能够更精准地捕捉电池性能的微小衰减，结合TCN‑Reformer混合模型对时序数据局部与全局依赖关系的强大建模能力，为实现电池精准管理提供了可靠的数据基础。