锂离子电池作为主要的储能器件广泛应用于航空航天、智能设备、新能源汽车等各个领域。在锂离子电池的使用过程中,电池内部会产生不可逆的容量衰减,其健康状态(State of health,SOH)会逐渐退化。当电池达到寿命终止条件时如果没有及时的更换电池将产生极大的安全隐患,准确的监测电池的健康状态具有重要的安全意义。但锂离子电池的内部化学反应非常复杂,传统的电化学建模方式涉及复杂的化学机理,而以数据驱动的建模方法可以根据电池寿命老化数据直接建立电池的健康状态估计模型,因为不用考虑电池内部的电化学机理,该方法成为当前研究的热点。基于数据驱动的建模方式需要充足的训练样本,但是锂离子电池的老化试验周期较长,短时间内难以获取充足的电池数据。由于电池的运行工况、容量、电极材料等存在差异,不同电池的数据分布并不相同。基于特定电池数据学习得到的模型并不适用于不同的电池对象,因此研究如何通过小样本学习实现可靠的电池健康状态估计模型具有较大的应用价值。为了解决锂离子电池数据驱动建模过程中的这种小样本问题,本文引入知识迁移的解决方案。首先基于电池运行工况和电池类型的差异划分数据领域并构造不同的小样本数据集,利用基于样本的迁移学习方法在两个不同数据领域间进行知识迁移,丰富小样本数据中的领域信息。在此过程中本文对机器学习中的数据不平衡问题进行分析,优化了样本权重的处理策略。然后针对单一领域知识迁移量有限的问题,本文将单一领域的知识迁移背景扩充为多源领域,利用元学习的多任务学习机制探索多领域背景下的知识迁移。最后通过最大均值差异算法进行领域度量并改进Model-Agnostic Meta Learnings(MAML)算法,提升多源领域下的知识迁移效率。本文基于Python语言和Pytorch机器学习框架进行仿真实验,结果证明在小样本条件下传统的机器学习模型由于缺乏足够的领域信息导致其泛化性能较差,而模型在训练过程中通过知识迁移能有效缩小总体数据与小样本数据之间的信息间隔,从而实现不同数据领域间的知识融合。最终训练出的模型能够正确跟踪电池的容量衰减趋势,通过误差分析可知基于知识迁移的预测方案能够显著提升模型估计精度和泛化性能,同时本文提出的改进方案相比原方法具有更小的估计误差。