简介： 本发明提供一种基于多模型融合的锂电池健康状态估计方法，该方法涉及了对锂电池充放电过程中等采样时间间隔的电池充放电电压、充电放电电流、充放电时间进行特征提取；构建多种模型获取多元异构信息；基于训练数据对多种模型参数进行辨识，并将辨识的参数作为融合模型的输入特征。采用提取特征与多种模型预测结果作为融合算法的输入，利用条件随机场对多模型进行融合估计锂电池的健康状态SOH。本发明主要应用于估计锂电池的健康状态，对比单一的模型能够获取更高健康状态估计精度和更低的预测误差。