简介： 本发明涉及一种基于AST‑LSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测方法，属于锂电池PHM领域。该方法包括：1)集多个电池充放电周期电压、电流、温度和对应的容量值；2)构建深度AST‑LASTM模型；3)基于AST‑LSTM神经网络模型的锂电池SOH估计和RUL预测。本发明仅需待测锂电池的电压、电流、温度和时间即可获得电池容量数据，从而估算出锂电池SOH和RUL，测量过程简单，误差小精度高。