锂离子电池由于其诸多的优势广泛应用于电子产品、航空航天、电动车和智能电网等领域,然而,与日俱增的安全事故使得针对锂离子电池可靠性的研究,特别是健康状态（state of health,SOH）的评估,显得尤为重要。SOH从长尺度反映了电池的当前运行状态,用于指导锂离子电池的更换与报废。对于SOH的研究,主要有基于经验模型、基于机理模型和基于数据驱动的方法,由于基于数据驱动的方法无需构建模型,具有显著的应用优势,因此成为本文研究的重点。根据数据驱动方法输入特征的获取方式,可进一步将数据驱动划分为基于特征工程的方法和基于表示学习的方法。针对前者,首先根据NASA数据集（B系列电池）参考放电过程的温度曲线提取出与容量皮尔逊相关系数较高的温度变化率作为间接健康因子,并采用时间卷积网络算法,实现了较高精度的预测。之后,通过对区间进行遍历,提取出与容量相关性系数更高的温度变化率,再次进行SOH的评估,进一步提高了预测的精度。此外,通过仿真结果的对比分析,亦提出了特征选择的有关建议。然而,特征工程费时费力,依赖于人的主观经验,而表示学习则避免了特征的人工提取,并可实现端到端学习;特别地,研究率先采用图表示学习进行SOH的估计。首先,将时间尺度和插值点个数分别作为自变量,将电压曲线截取为同一时间尺度长度,并借助极限学习机实现均匀插值;其次,将各个片段的插值电压作为输入,对应充放电过程的SOH作为输出,采用不同的算法进行学习。之后,借助于Oxford公开数据集进行了仿真。仿真结果表明,图表示学习中的图注意力机制具有较好的稳健性,且可以用10秒的片段实现了预测误差不超过5%的效果;为了进一步验证方法的泛化性能,亦采用NASA公开数据集（R系列电池）进行了仿真。为提高片段选取灵活性,并兼顾SOH估计的快速性和精确性,论文进一步探索了不同典型电压片段的SOH评估,首先分别将Oxford数据集和NASA数据集（R系列电池）的电压曲线处理为部分片段形式;之后,采用时间卷积网络建立SOH评估子模型,并借助于回归算法进行集成,从而建立SOH评估的融合模型,进而实现SOH的精确预测;所提方法为锂离子电池的SOH快速评估奠定了理论基础,具有一定的应用价值。