本书内容分为两大部分。第一部分（第1-2章）系统梳理了电池管理的关键问题（SOC、SOH、SOP、RUL）的工程定义，深刻剖析了传统方法的瓶颈，并介绍了面向电池时序数据的主流机器学习工具箱，提出了连接机理知识与数据智能的融合模型思想。第二部分（第3-5章）聚焦于核心算法的突破，详细阐述了如何利用深度学习（LSTM/Transformer）、迁移学习、强化学习等前沿技术，实现高精度状态协同估计、全生命周期寿命预测以及智能安全预警与主动防护。书中特别强调了跨温度、跨老化、跨型号的模型泛化能力，并探讨了从“预警”到“干预”的闭环控制策略。本书可作为车辆工程、储能科学与工程、控制科学与工程等专业的研究生教材，也可作为企业高级工程师的进修读本，对于培养具备交叉学科背景的新能源复合型人才具有重要的社会价值。

本书搭建起了一套面向机器学习解决方案的完整架构体系，阐明了数据质量、特征表征、不确定性、可解释性与泛化能力对技术落地应用的影响。在此基础上，本书重点论述两类前沿方法：一是融入物理约束与混合机器学习架构的电池健康状态估计技术；二是适配各类退化工况、面向剩余循环寿命预测的机器学习方案。同时，本书还探讨了基于生成式预训练变换器架构的电池故障诊断技术，展示大模型技术在复杂电池监测场景中的适配路径。

目录
第 1 章 迈向智能电池管理的新范式 1
1.1 工业需求驱动下的BMS演变 1
1.2 传统模型驱动方法的瓶颈以及向数据驱动智能发展的必然趋势 2
1.3 机器学习在赋能电池管理方面的核心价值 4
1.4 参考文献 10

第 2 章 电池管理的关键问题与机器学习解决路径 13
2.1 动力电池核心状态参数的工程定义与管理挑战 13
2.1.1 荷电状态(SOC) 13
2.1.2 健康状态(SOH) 14
2.1.3 剩余使用寿命(RUL) 15
2.1.4 故障诊断 16
2.2 状态估计、寿命预测、安全预警的范式从经典方法到智能算法的演进 18
2.2.1 从基于模型的观测器到数据驱动学习的状态估计 19
2.2.2 从经验拟合到概率预测的寿命预测 21
2.2.3 从阈值监测到异常检测和前兆识别的安全预警 23
2.3 参考文献 25

第 3 章基 于物理约束与混合机器学习架构融合的SOH估计 28
3.1 支持向量回归 30
3.2 基于傅里叶级数改进的KAN的混合决策函数设计 31
3.3 物理信息约束损失函数设计 33
3.4 三阶段神经网络辅助的超参数多目标优化 34
3.5 算法实现 38
3.6 参考文献 58

第 4 章 基于机器学习方法的电池剩余循环寿命预测 65
4.1 基于支持向量机的电池剩余使用寿命早期预测 65
4.1.1 特征提取 68
4.1.2 相关性分析 70
4.1.3 支持向量机(SVM)算法原理 73
4.1.5 算法实现 78
4.2 基于CNN-QRLSTM-Attention的电池循环寿命早期预测 84
4.2.1 基于质心Voronoi剖分的自适应均匀点分布方法 86
4.2.2 增强型分位数回归长短期记忆混合神经网络 88
4.2.3 基于NSGA-IⅡ算法的参数优化 94
4.2.4 算法实现 95
4.3 参考文献 114

第 5 章 基于生成式预训练变换器的电池故障诊断 121
5.1 Charge-dataGPT充电数据预生成模型 123
5.1.1 多头潜在注意力机制 123

5.1.2 旋转位置编码(Rotary PositionEmbedding, RoPE) 125
5.1.3 混合专家系统 125
5.1.4 KV(键值)缓存机制 127
5.1.5 物理约束 128
5.2 基于加权一类支持向量机(Weighted one-class support vector machine)的早期故障诊断 129
5.3 代码实现 130
5.3.1 Charge-GPT模型训练 130
5.3.2 WOCSVM电池故障诊断 182
5.4 参考文献 222

近年来，机器学习为电池管理开辟了全新路径。依托数据驱动建模、特征挖掘与自适应学习技术，机器学习算法能够精准刻画复杂的电池衰减特性，推算不可直接观测的电池内部状态，并完成传统方法难以企及的预测与故障诊断工作。与此同时，实用化的智能电池技术无法单纯依赖数据驱动算法。电池运行过程始终受制于物理规律、电化学机理与各类工程边界条件，算法若要具备可靠性、可解释性与工程落地性，就必须遵循上述约束条件。平衡数据驱动的灵活性与物理规律的一致性，已然成为智能电池管理领域的核心研究命题。本书正是立足于上述痛点撰写而成，核心目标是搭建一套完整、体系化的机器学习赋能动力电池管理理论框架，兼顾算法原理与工程实践要点。全书并未将机器学习作为通用工具集笼统地介绍，而是着重阐述各类算法如何适配特定的电池管理场景，以及如何融入行业知识以优化模型性能。在内容组织上，本书从智能电池管理宏观理论出发，依次深入健康状态评估、剩余循环寿命预测、故障诊断等关键细分课题；其中重点阐述了物理约束学习、混合模型架构及基于变换器的前沿研究方案，这些方法在提升模型精度、鲁棒性与泛化性能方面已展现出重要的技术潜力

电气化、储能和智能控制的快速发展，使动力电池跃升为现代工业最为关键的使能技术载体之一。从电动汽车、混合动力系统，到电网级储能与便携式能源系统，电池需要在日趋复杂的工况下实现高能量密度、长使用寿命、优异的安全性能与稳定可靠的运行表现。然而，随着电池系统技术的持续迭代，电池管理的难度持续攀升。传统管理方案高度依赖电化学模型、经验准则与人工设定阈值，难以有效应对非线性老化衰减、环境扰动、多源不确定性及内部状态观测信息不足等现实难题。

近年来，机器学习为电池管理开辟了全新路径。依托数据驱动建模、特征挖掘与自适应学习技术，机器学习算法能够精准刻画复杂的电池衰减特性，推算不可直接观测的电池内部状态，并完成传统方法难以企及的预测与故障诊断工作。与此同时，实用化的智能电池技术无法单纯依赖数据驱动算法。电池运行过程始终受制于物理规律、电化学机理与各类工程边界条件，算法若要具备可靠性、可解释性与工程落地性，就必须遵循上述约束条件。平衡数据驱动的灵活性与物理规律的一致性，已然成为智能电池管理领域的核心研究命题。本书正是立足于上述痛点撰写而成，核心目标是搭建一套完整、体系化的机器学习赋能动力电池管理理论框架，兼顾算法原理与工程实践要点。全书并未将机器学习作为通用工具集笼统地介绍，而是着重阐述各类算法如何适配特定的电池管理场景，以及如何融入行业知识以优化模型性能。在内容组织上，本书从智能电池管理宏观理论出发，依次深入健康状态评估、剩余循环寿命预测、故障诊断等关键细分课题；其中重点阐述了物理约束学习、混合模型架构及基于变换器的前沿研究方案，这些方法在提升模型精度、鲁棒性与泛化性能方面已展现出重要的技术潜力。

全书共5章。第1章阐述智能电池管理新型技术范式，剖析机器学习在该领域不可或缺的原因；第2章梳理电池管理现存核心技术难题，并对应匹配适配的机器学习解决思路；第3章聚焦融合物理约束与混合机器学习架构的电池健康状态估计技术；第4章讲解基于机器学习的电池剩余循环寿命预测方法；第5章探究依托生成式预训练变换器模型实现电池故障诊断的相关技术。各章节由浅入深、层层递进，形成了从基础理论到高阶工程应用的完整内容脉络。

本书可供储能、新能源汽车、智能制造等领域的科研人员和研究生阅读，也适合从事电池系统研发、测试、监测与运维工作的工程技术人员参考。作者力求通过清晰的理论概念与完备的方法指引，帮助读者明晰智能电池管理的应用边界，掌握工程落地的实操方案。

虽已竭尽所能保障全书内容准确完备，但鉴于该领域技术迭代迅猛、新型算法持续涌现，书中疏漏之处在所难免，恳请广大读者与学界同仁不吝指正。期待本书能为相关领域提供切实可用的专业参考，助力更多研究工作落地转化，推动安全度更高、智能化更强、可靠性更优的动力电池系统技术持续发展（书中彩图可扫码获取）。


作者
2026年5月