回顾了锂离子电池健康状态(state of health, SOH)的预测方法，本文提出了一种基于卡尔曼滤波器（Kalman filter）优化的Transformer网络，利用历史数据预测电池SOH。首先，通过添加高斯噪声、自动编码器重构对电池数据进行预处理，去除电池数据中原始噪声并强化数据特征；其次，利用提出的KF-Transformer（Kalman filter-transformer）算法模型提取电池健康状态变化特征，使得Transformer网络能够更好地捕捉电池健康状态的非线性变化；最后，通过线性层完成电池健康状态变化特征到电池健康状态预测的映射，得到锂离子电池健康状态的预测结果。本文使用3个不同充放电策略、不同测试环境下的锂离子电池数据集[分别为美国国家航空航天局(NASA)数据集、马里兰大学CALCE CS2数据集和CALCE CX2数据集]来验证本文提出的锂离子电池健康状态预测算法的鲁棒性和准确性，且本文算法对于SOH不同状态、不同循环次数的预测均具有较好的结果。研究结果显示，本文方法的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)能控制在2%，决定系数（R-square, R2）为0.987，并与多层感知机(MLP, multilayer perceptron)、循环神经网络(RNN, recurrent neura network)、长短时记忆(LSTM, long short-term memory)、门控循环单元(GRU, gated recurrent unit)进行比较，证明了本文方法的优越性。
