本發(fā)明所提出的一種自適應GRNN的電動汽車鋰離子電池健康狀態(tài)的估算方法。針對電池測量數(shù)據(jù)存在缺失、異常和噪音的特點，根據(jù)變異系數(shù)采用改進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)絡輸入?yún)?shù)平穩(wěn)，從而提高抗噪性。而GRNN算法應用于SOH估算具有估算精度高的優(yōu)勢，但因平滑因子人為設定存在其實驗平均誤差與方差不穩(wěn)定局限。因此本發(fā)明利用QGA對GRNN的平滑因子進行優(yōu)化以提高網(wǎng)絡自適應性。進一步的，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，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。實驗結(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)具有廣闊的應用前景。