1.一种基于RKHS域匹配的迁移学习预测电池SOH方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、提取特征

(1.1)、提取现有电池S在每一次完整充放电过程中的m个特征向量，以及健康状态SOH，再将这m个特征向量与SOH构成数据集 其中，x和y分别表示单次提取的特征向量和SOH，ns表示电池S在整个寿命周期中的总循环次数；

(1.2)、提取新电池T在前nt次完整充电过程中的m个特征向量，再将这m个特征向量与待预测的电池健康状态SOH，构成集合(2)、数据预处理

S T

利用matlab中的mapminmax函数分别对D 和D 中的特征x做归一化处理，然后整合成(3)、在可再生核希尔伯特空间RKHS中利用主成分分析法PCA进行降维* T

(3.1)、计算X的协方差矩阵X＝XHX ，其中，H为中心矩阵， 1n×n表示n×n维元素全为1的矩阵；

* *

(3.2)、利用主成分分析法PCA对协方差矩阵X 进行分解，然后选取协方差矩阵X的前k个大的特征值对应的特征向量构成正交变换矩阵 k≤m是降维后的维度，从而使协方差最小，即：

(3.3)、设置RKHS域匹配的核映射函数 在该核映射函数下，将PCA内核化到T

RKHS，从而推出PCA的内核化形式 进而得到降维之后的矩阵Z＝VK；

(4)、电池S和电池T对应的数据域的分布匹配(4.1)、边缘分布匹配

S T

使用最大均值差异MMD作为两个数据集D和D之间的分布距离量度，内核化处理后边缘分布匹配的过程即为最小化MMD距离的过程，即为:其中，tr()表示矩阵的迹，M0为矩阵；

(4.2)、条件分布匹配

(4.2.1)、将电池S的不同SOH组成集合C＝{c1,c2,...,cl}；

(4.2.2)、对每一个cr∈C，计算最小化条件分布概率QS(xS||yS‑cr|＜0.1)和QT(xT||yT‑cr|＜0.1)，然后计算最小化条件分布概率之间的MMD距离：其中， 为矩阵； 是电池S中SOH值与cr距离小于0.1对应的x的集合， 表示电池S中xi对应的真实SOH，且 表示 中含有的元素个数；类似的 是电池T中SOH值与cr距离小于0.1对应的x的集合， 表示xj对应的真实标签，有 表示 中含有的元素个数；

(4.2.3)、使用MATLAB的fitcknn函数构建KNN模型，再将XS，YS作为KNN模型的输入，并将KNN模型中的超参数NumNeighbors设置为2，训练得到KNN模型，然后将XT输入至训练好的KNN模型，利用predict函数对电池SOH进行预测，从而预测得到电池T的SOH伪标签；最后再将伪SOH标签带入至步骤(4.2.2)中的分布匹配公式，从而实现条件分布匹配；具体伪标签生成步骤如下：

KNN_＝fitcknn(XS,YS,'NumNeighbors',2)Pseudo_SOH＝KNN_.predict(XT)(5)、通过正则化器对电池S和电池T的特征数据进行权重调整；

i

其中， v表示V的第i行，Vs即为转换矩阵V中电池S的特征对应的转换j

矩阵； v表示V的第j行，Vt即为V中电池T的特征对应的转换矩阵；

(6)、建立优化目标及求解(6.1)、建立如下优化目标(6.2)、优化目标求解

*

将协方差矩阵X的前k个大的特征值构成对角矩阵Φ＝diag(φ1,φ2,…，φk)，并作为拉格朗日乘子，然后计算优化目标对应的拉格朗日函数，即：通过令 得到

其中，G是一个对角次梯度矩阵，由 得到，具体形式为(7)、SOH估计

T

(7.1)、获取域匹配之后的电池S和电池T对应的数据域Z＝VK；

(7.2)、计算电池S的特征X'S＝ZS，其中，ZS＝(Z)i,k,i＝1,2,…,ns,k＝1,2,…,m；计算电池T的特征X'T＝ZT，其中，ZT＝(Z)j,k,j＝1,2,…,nt,k＝1,2,…,m；

(7.3)、利用MATLAB的newff函数建立两层前馈反向传播网络，通过将X'S与YS作为输入数据训练网络，然后通过输入X'T预测电池T的SOH即YT。

2.根据权利要求1所述的基于RKHS域匹配的迁移学习预测电池SOH方法，其特征在于，所述矩阵M0满足：

其中，(m0)i'j'为矩阵M0的第i'行第j'列元素。

3.根据权利要求1所述的基于RKHS域匹配的迁移学习预测电池SOH方法，其特征在于，所述矩阵 满足：

其中， 为矩阵 的第i'行第j'列元素。