锂电池的老化是一个长期渐变的过程，电池的健康状态受温度、电流倍率、截止电压等多种因素影响。目前电池健康状态的研究和建模分析等已有一定成果，相关的研究包括电池退化机理与老化因素分析、电池的健康管理、电池状态监测与估计、电池寿命预测等。
然而锂电池健康状态评估方面仍缺少比较完善的归纳和综述。本文从电池健康状态的定义、影响因素、评估模型、研究难点和研究意义五个方面比较系统地介绍了电池健康状态的研究现状和进展。

一、电池健康状态定义

电池SOH表征当前电池相对于新电池存储电能的能力，以百分比的形式表示电池从寿命开始到寿命结束期间所处的状态，用来定量描述当前电池的性能状态。电池的性能指标较多，国内外对SOH有多种定义，概念上缺乏统一，目前SOH的定义主要体现在容量、电量、内阻、循环次数和峰值功率等几个方面。

1 容量定义SOH

采用电池容量衰减定义SOH的文献最多，给出的 SOH定义如下：

式中：Caged为电池当前容量；Crated为电池额定容量。

2 电量定义SOH

用电量定义SOH与容量定义相似，因为电池的额定容量有实际有效容量和最大容量，电池的实际容量与标称额定容量有些差异，所以有文献从电池放电电量的角度定义SOH。

式中：Qaged-max为当前电池最大放电电量；Qnew-max为新电池最大放电电量。

3 内阻定义SOH

电池的内阻增大是电池老化的重要表现，也是电池进一步老化的原因，不少文献采用内阻定义SOH。
式中：REOL为电池寿命结束时的内阻；Rc为当前电池的内阻；Rnew为新电池的内阻。
4 剩余循环次数定义SOH
除了采用容量和内阻等电池性能指标定义SOH外，也有文献用电池剩余的循环次数定义电池的SOH。式中：Cntremain为电池剩余循环次数；Cnttota为电池的总循环次数。以上4种电池的SOH定义在文献中较为常见。容量和电量定义可操作性强，但容量为电池的外在表现，而内阻和剩余次数定义的可操作性不强，内阻与SOC、温度有关，不易测量， 剩余循环次数和总循环次数无法准确预测。

clear;
clc;
close all
load c38; load c36; load c37;
load est38; load est36; load est37; 
load c35; load est35;
%%

%提取0.8以上的电量及充电时间
a38=find(c38<0.8,1); a36=find(c36<0.8,1);
a37=find(c37<0.8,1); a35=find(c35<0.8,1);

% only 'healthy' data
c38=c38(1:a38); c36=c36(1:a36);
c37=c37(1:a37); c35=c35(1:a35);

est38=est38(1:a38); est36=est36(1:a36);
est37=est37(1:a37); est35=est35(1:a35);
%拟合并展现估计值与实际值
X=[est38' est36' est37'];%时间
Y=[c38' c36' c37'];%电量

%normalize
[x,F1]=mapminmax(X,0,1);   % x: nomalise area
[y,F2]=mapminmax(Y,0,1);   % y: nomalise capacity
等..........

%fitting
p0=polyfit(x,y,1);

博主只给部分代码，博主这里有matlab,c++,Python的代码，如有需求，加Q1512493729,

-------------------------------------------- 锂电池SOH估计实际值和预测值------------------------------------------------------------

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