锂离子电池自诞生之日起，其健康状态评估就成为电池生产方和使用方关注的焦点。
与传统蓄电池相比，锂离子电池具有能量密度高、自放电率低、循环寿命长、环境污染小、无记忆效应等优点，逐渐成为各类电子产品、电动汽车、电力系统储能、航天器、武器装备等的主要储能载体。但在锂离子电池日历存储或充放电过程中，内部会发生一系列不可逆的副反应，如电解质膜生长、活性锂离子数量减少等，导致电池出现阻抗增大、温度升高、容量衰减等现象，严重时无法满足负载需求；同时，由于锂离子电池内部采用易燃的有机电解液体系及金属锂自身比较活泼，锂离子电池安全性问题一直受到业界的关注。因此，为了有效避免因锂离子电池性能下降造成的恶劣后果，必须对锂离子电池健康状态进行监测，开展故障诊断、预测与健康管理等相关工作，确保锂离子电池安全、稳定、高效运转。
产品健康状态泛指与其老化、劣化程度密切相关且决定其失效时间或失效概率的特征量。通常，健康状态评估有失效物理分析和数据驱动两种思路。前者需要对产品失效机理有深入理解，并在其基础上建立反映失效机理与健康状态特征量关系的“白箱”模型，但锂离子电池属于内在工作、失效机制复杂的电化学产品，该过程需耗费大量时间和经济成本，实施起来较为困难。相比之下，数据驱动方法从数据角度出发，借助统计学知识建立可观测指标与健康状态特征量之间的映射模型，成本相对较低，应用范围更加广泛。因此，《锂离子电池健康状态评估方法》着重介绍数据驱动的锂离子电池健康状态评估方法，但其实施过程中也并非完全摒弃失效机理，而是尽量结合机理分析结果辅助数据驱动评估模型构建与解释。
本书主要介绍数据驱动的锂离子电池健康状态评估方法，包括锂离子电池基础知识、锂离子电池可靠性评估、非完全充放电下锂离子电池容量预测、基于集成学习的锂离子电池容量预测、锂离子电池单参数剩余寿命预测、锂离子电池多参数剩余寿命预测、考虑“容量再生”的锂离子电池 SOH 估计、基于样本熵的锂离子电池 SOH 估计、基于增量电量分析的锂离子电池 SOH 估计等内容。
本书重点阐述各类评估方法的理论推导过程与典型应用场景，并结合实例对方法实施流程进行介绍，同时对方法有效性进行验证。
本书可为从事锂离子电池及其他类型蓄电池可靠性评估分析、电池管理系统设计、电池寿命预测与健康管理、电池维修决策等方面理论或应用研究的科研人员提供参考。
