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在此估算器中，辨識結果與 SOH 之間的非線性映射函數如下：SOH ＝ g （P1， P2， P3， ．．．）此處 Pi 是第 i 個辨識的電池參數。在圖 2 中，只有一個參數被考慮進來——歐姆放電電阻；然而，一個聯合的參數可以被用在此框架中。此技術的缺點是需要在各種條件下的足夠大量的測試數據來訓練此模型。比如，卡爾曼濾波器用來在線辨識電池的歐姆電阻，用于 SOH 估算。同時，對電池老化的過程進行研究，建立各種條件下的歐姆電阻與 SOH 關系的查表。最終，整個系統是由參數辨識器（KF）和查表組合而成，使用的概念類似于圖 2 展示的框架。
機械疲勞理論估算 SOH
此方法來源于機械疲勞理論（Mechanical Fatigue Theory）。機械疲勞理論在闡述了在不同的載荷作用下的“疲勞現象”。在某些情況下，組件可能會承受反復的開關負載。一定數量的負載循環之后，內部可能會出現疲勞現象，此現象通常可能導致組件的崩潰。使用機械疲勞理論，在這種負載的條件下，組件的壽命可以被估算成循環數的函數。基于機械疲勞理論的電池 SOH 估算方法的技術之一的理論是“損害累積”（Damage Accumulation）。用這種方法，電池的老化是使用一個框架來估算的，在這個框架中，機械部件的老化時用 Palmgren－Miner 規則來計算的。該規則定義了在一些列可變負載下的組件的機械壽命。組件的壽命是根據在給定條件下施加的負載的循環數來計算。在此類表述中，組件的 EOL 由壽命降低指數（LRI）來定義，介于 0 和 1 之間，單位值表示 EOL。
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