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实时评估电动汽车动力锂电池的健康状态(stateof health,SOH)对电动汽车的维护至关重要。针对实际应用中电动汽车电池具有放电容量测量不稳定、测试负载重,操作不方便等问题。该文首先研究基于充电容量计算电池健康状态的可行性。然后,建立充电容量SOH模型将电池充电容量的估算转换为电池全充所需时间的估算。由于锂电池实际充电时的数据是片段的,提出基于扩展卡尔曼滤波和高斯过程回归的全充时间估算算法,解决了片段充电数据预测电池实时全充时间的问题。最后,通过实验仿真,验证了高斯过程扩展卡尔曼滤波在锂电池健康状态评估中的针对性、有效性和实时性。