本發(fā)明公開了一種基于局部容量增量特征的鋰電池健康狀態(tài)估計(jì)方法，包括：獲取鋰電池的充電數(shù)據(jù)，評估20％至80％荷電狀態(tài)對應(yīng)的電壓范圍；將每一輪電壓范圍劃分電壓區(qū)間，并對電壓區(qū)間進(jìn)行電壓修復(fù)；將電壓修復(fù)的每個(gè)電壓區(qū)間劃分電壓子區(qū)間，計(jì)算每個(gè)子區(qū)間對應(yīng)的局部電壓容量增量；將局部電壓容量增量輸入支持向量回歸模型中訓(xùn)練，直至均方根誤差損失函數(shù)收斂，得到優(yōu)化后的電壓區(qū)間；實(shí)時(shí)采集當(dāng)前充放電循環(huán)次數(shù)下的鋰電池充電片段，根據(jù)充電片段選擇對應(yīng)經(jīng)優(yōu)化的電壓區(qū)間，得到多電壓區(qū)間的聯(lián)合估計(jì)值，并通過卡爾曼濾波算法得出當(dāng)前鋰電池健康狀態(tài)估計(jì)的最優(yōu)估計(jì)。本發(fā)明解決了無人搬運(yùn)車數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型健康狀態(tài)估計(jì)困難的問題。