本發(fā)明公開了一種基于充電過程的鋰離子健康狀態(tài)估計方法在離線狀態(tài)下，通過鋰離子循環(huán)充放電實驗獲取電壓、電流和時間等實驗數(shù)據(jù)，從恒流充電過程中提取特征向量，特征向量為恒流充電過程中局部電壓區(qū)間[Va,Vb]的時間間隔(恒流充電中，電壓從Va到Vb所需要的時間)。并通過灰色關聯(lián)度分析和高斯過程回歸模型對提取的特征向量進行篩選，獲取最優(yōu)特征向量所屬的電壓區(qū)間和其訓練模型。在線狀態(tài)下，獲取離線狀態(tài)下得到的電壓區(qū)間的時間間隔，作為輸入特征向量，輸入到已訓練的高斯過程回歸模型中，得到電池SOH。本發(fā)明不需要建立復雜的等效電路模型，通過數(shù)據(jù)驅動的方法，可在線對電池SOH進行估計，具有非常好的精確度。