【摘 要】
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锂离子电池的健康状态估计是锂离子电池寿命评估和健康管理的基础.文中针对实际应用场景中充电数据的缺失，提出一种实用的多阶段电池的健康状态估计方法.研究中根据电压大小，将充电过程划分为3个阶段，分别提出了具有针对性的电池的健康状态估计方法.特别是对于恒流电压过渡阶段，在恒流数据和电压数据都严重缺失地情况下，利用卷积神经网络的数据挖掘能力，直接建立了电压电流数据与电池的健康状态的关系,在锂离子电池的长期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52072038）；
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锂离子电池的健康状态估计是锂离子电池寿命评估和健康管理的基础.文中针对实际应用场景中充电数据的缺失，提出一种实用的多阶段电池的健康状态估计方法.研究中根据电压大小，将充电过程划分为3个阶段，分别提出了具有针对性的电池的健康状态估计方法.特别是对于恒流电压过渡阶段，在恒流数据和电压数据都严重缺失地情况下，利用卷积神经网络的数据挖掘能力，直接建立了电压电流数据与电池的健康状态的关系,在锂离子电池的长期老化实验数据研究基础上对所提出的方法进行了验证.结果表明，该方法具有估计精度高、应对严重数据缺失的能力强、对电池不一致性鲁棒性强等优点.
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