1.一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)预先获取锂电池历史使用数据，并对其进行预处理；

(2)建立锂电池二阶等效电路模型，并将等效电路模型方程变换为包含电池的端电压、开路电压、电流和待求参数的数学形式；实现过程如下：其中，UO(k)为锂电池的输出方程；R1，R2，C1，C2为模型待辨识参数，其中R1，R2表示极化电阻；C1，C2表示极化电容；

(3)对供需优化算法SDO进行改进，采用多内核学习方法对迭代过程中种群的位置进行局部多元搜索，得到ISDO算法；将数学形式嵌入到ISDO算法中，结合恒流放电工况锂电池历史使用数据，完成等效电路模型的参数辨识，得到完整的锂电池等效电路模型，计算得到锂电池的SOH1；实现过程如下：使用MKL范式，定义一个新的内核H：

H＝h1+h2                          (10)新的诱导特征空间嵌入如下：

φx＝[φ1(x),φ2(x)]                        (11)给定一个核集H＝{h1,h2...hm}，形成由其权重参数化的m个内核的仿射组合，如下所示：将锂电池状态空间方程嵌入到ISDO算法中，经过反复迭代，辨识出R1，R2，C1，C2等效电路模型的四个参数，从而得到锂电池内阻抗R0与电池工作电流I以及输出电压UO对应关系；建立SOH1与欧姆内阻两者间的关系如下：式中：RE是锂电池失效时刻的内阻值；Rnow是锂电池当前的内阻值；Rnew是锂电池新出厂时刻的内阻值；

(4)将预处理过的稳定的锂电池数据集分别输入到随机初始化参数后的高斯过程回归机器学习模型和Transformer深度学习模型中进行训练，得到优化后的两个模型，从而得到两个模型对应的两组锂电池预测数据SOH2和SOH3；所述高斯过程回归机器学习模型实现过程如下：针对锂电池SOH高斯过程由均值函数SOH2m(x)和协方差函数k(x,x')组成，如式(10)、式(11)所示：SOH2m(x)＝E[SOH2(x)]               (14)k(x，x')＝E{[SOH2(x)‑SOH2m(x)][SOH2(x')‑SOH2m(x')T]}   (15)式中，SOH2(x)是目标输出，x是用于训练的数据集中的d维的n个输入向量，对应的高斯过程表达式如下:SOH2(x)～GP[SOH2m(x)，k(x，x')]              (16)k(x,x')为核函数，协方差函数使用平方指数函数：

式中，信号方差 表示锂电池SOH2噪声预测输出数据，SOH2l表示锂电池的当前训练数据集中真实SOH数据；

设所述式(13)函数的噪声是可加、独立和高斯的，因此输入训练数据集x与输出SOH2y之间的关系如下所示：SOH2y＝SOH2(x)+ε                (18)2

式中，ε～N(0，σ)是方差 的预测白噪声；观测值的先验分布表示为：式中，In为n维单位矩阵；协方差矩阵中，超参数Θ＝[σSOH2,l,σn]通过最大化似然方法优化，表示为：利用梯度下降法寻找参数最优解，通过对数似然函数求导来获得目标函数最大值：式中，tr(·)表示矩阵的迹，观测值SOH2y和预测值SOH2y*在测试数据集x*联合先验分布为：根据SOH2y的联合先验分布，计算出后验分布p(SOH2y*|x,SOH2y,SOH2y*)如下：式中，预测平均值 和协方差 如下：

所述基于Transformer深度学习模型实现过程如下：对输入到Transformer神经网络中的每个数据进行词嵌入操作，之后Transformer神经网络通过正余弦函数对输入序列进行编码并生成固定的绝对位置表示，再将其与之前完成词嵌入的序列对位相加；其位置编码公式如下：式中：PE对表示锂电池使用数据集输入序列进行编码后的结果，pos为某时间步数据所在输入序列中的位置索引；dmod为输入锂电池北京动态压力测试工况数据序列词嵌入的维度；i为向量的某一维度；

基于增强感知自注意力机制学习到每个数据与序列中所有其他数据之间的相对重要性；其计算过程如下:式中：SOH3Q代表锂电池SOH预测的问题；SOH3K代表锂电池SOH预测的键；SOH3V代表锂电池SOH预测值，并以词嵌入维度dmod作为缩放因子，使梯度在训练过程中更加稳定；

引入标准化，将不同的特征规整到统一尺度上，使其具有可比性：式中，X为原始锂电池使用数据样本；X′为标准化后的锂电池使用数据样本；μ为全部锂电池使用数据样本的均值；σ为全部锂电池使用数据样本的标准差；

对锂电池历史使用数据的特征进行学习并拟合其背后的非线性曲线，其过程如下：获取锂电池北京动态压力测试工况的各项历史使用数据；对标准化后的锂电池的历史使用数据建立时序数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；对Transformer深度学习模型进行训练后，取测试集中一定帧数的锂电池北京动态压力测试工况历史测试数据样本输入Transformer深度学习模型中，预测后续锂电池的健康状态，得到输出预测值SOH3；

(5)将上述步骤(3)和步骤(4)得到的三种模型的锂电池SOH输出数据，通过自适应加权方法进行数据融合，得到融合后最终的的锂电池健康状态。

2.根据权利要求1所述的一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，步骤(1)所述数据包括锂电池的开路电压、工作电流、锂电池温度以及分别对应的健康状态指标。

3.根据权利要求1所述的一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，步骤(1)所述对数据进行数据处理是采用KPCA主成分分析将数据集的不稳定数据去除，实现过程如下：对原始数据进行线性变换，使数据映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的归一化处理：其中，uk、ik为第k个电压、电流变量， 为第k个电压、电流变量的均值，Uk、Ik为第k个变量的标准差；

将样本点uk、ik组成输入空间矩阵X，X中共有N个样本，用一个非线性映射φ将样本点x映射到高维空间 得到新的矩阵φ(X)：K D

φ(x):R→R ,D＞＞K              (2)其中，K为样本点x维度，D为高维空间 的维度；

将φ(X)在 中进行KPCA降维，求出特征空间 的协方差矩阵公式如下：其中， 是D×D的矩阵；

通过核函数计算矩阵 然后计算其较大的特征值对应的特征向量α，进而得到相应的权重向量，并按照特征值占比大小依次降序排列，占比越大则表示越重要，按重要性顺序找到主成分：