本發(fā)明所提出的一種自適應(yīng)GRNN的電動(dòng)汽車(chē)鋰離子電池健康狀態(tài)的估算方法。針對(duì)電池測(cè)量數(shù)據(jù)存在缺失、異常和噪音的特點(diǎn)，根據(jù)變異系數(shù)采用改進(jìn)粒子濾波算法處理或選擇最小二乘法、均值替換法處理參數(shù)以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)平穩(wěn)，從而提高抗噪性。而GRNN算法應(yīng)用于SOH估算具有估算精度高的優(yōu)勢(shì)，但因平滑因子人為設(shè)定存在其實(shí)驗(yàn)平均誤差與方差不穩(wěn)定局限。因此本發(fā)明利用QGA對(duì)GRNN的平滑因子進(jìn)行優(yōu)化以提高網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)性。進(jìn)一步的，考慮到不同特征參數(shù)與容量的相關(guān)性存在差異的特點(diǎn)，本發(fā)明利用最優(yōu)平滑因子與相關(guān)系數(shù)構(gòu)建模式層的傳遞函數(shù)以提高GRNN的估算精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明所提出的算法能有效估算鋰離子電池健康狀態(tài)具有廣闊的應(yīng)用前景。