简介： 本发明公开了一种基于样本迁移的锂离子电池寿命预测方法，从已有的三元锂离子电池老化数据中提取与新电池具有共性知识的迁移样本用于辨识寿命模型参数，最终预测新电池的寿命。样本迁移方法包括老化模式判断，拐点预测以及样本选择。老化模式判断和拐点预测从三元锂离子电池放电容量‑电压曲线，容量增量曲线，电压差分曲线上提取表征锂离子电池的健康状态的17个特征参数，然后利用机器学习算法对锂离子电池的加速老化进行早期诊断以及拐点预测，然后根据加速老化判断和拐点预测结果已有的三元锂离子电池老化数据中进行样本选择，利用迁移样本训练寿命模型辨识寿命模型参数，最终对新电池进行寿命预测。