锂电池健康状态(state of health, SOH)的退化过程在一定程度上是一个非平稳随机过程，使得当前多数点估计机器学习方法在实际应用中受到限制。基于贝叶斯理论的高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)，因可输出估计结果的不确定性，近年来在锂电池SOH区间估计中得到广泛应用。然而，GPR的性能很大程度上取决于其核函数的选择，当前研究多凭借经验选用固定单一核函数，无法适应不同的数据集。为此，本文提出一种基于自适应最优组合核函数GPR的锂电池SOH区间估计方法。该方法首先从电池充放电数据中提取出多个健康因子(health factor, HF)，并采用皮尔森相关系数法优选出6个与SOH高度相关的健康因子作为模型的输入。然后，在当前常用的7个核函数集合上，通过两两随机组合构造新的组合核函数，并利用交叉验证自适应优选出最优组合核函数。采用3个不同数据集对所提方法进行了验证，结果表明：本文方法具有出色的SOH区间估计性能。在3个公开数据集上，平均区间宽度指标在0.0509以内，平均区间分数大于-0.0004，均方根误差小于0.0181。
