简介： 本发明提供了一种基于数据驱动的锂电池SOH估计方法及系统，包括：步骤1：采集BMS单元记录的锂离子电池近期数据包序列；步骤2：将采集到的数据进行数据清洗，对数据进行归一化处理；步骤3：将锂离子电池的负载电流、温度、SOC数据作为模糊神经网络的输入；步骤4：建立模糊神经网络结构，确定各层节点的个数；步骤5：正向传递得到网络的输出误差；调整网络参数以最小化网络输出误差；步骤6：计算网络预测误差，评估网络刻画电池动态特性的准确程度；步骤7：得到电池的虚拟电压响应曲线，进而计算出电池的容量。本发明不需要基于具体的物理模型，而是基于数据建模，可以缩短建模时间。