Hi，大家好，我是半亩花海。现对领域内一篇SCI一区TOP期刊论文进行阅读，文献记录如下。本文提出一种基于元学习与并行TCN-Transformer架构的锂离子电池健康状态(SOH)估计方法 。针对++传统方法依赖大规模数据、跨工况适应性差++的问题，该方法通过：1）从随机充电片段提取容量增量特征；2）构建并行网络同步捕捉局部与全局老化特征；3）采用MAML元学习实现小样本快速适配。实验表明，在温度、电流变化及不同电池材料下，仅需10%目标数据即可实现SOH误差<3%，数据需求减少50%。该方法显著提升了BMS在实际复杂工况中的适应性，为电池健康管理提供了高效解决方案。未来将拓展至变放电条件及电池组场景研究。
目录
[1. 方法](#1. 方法)
[2. 创新点](#2. 创新点)
[1. 电池老化试验](#1. 电池老化试验)
[2. 健康特征提取](#2. 健康特征提取)
[1. 数据处理](#1. 数据处理)
[2. 任务分类](#2. 任务分类)
[3. 并行网络构建](#3. 并行网络构建)
[4. 元学习（内外循环）](#4. 元学习（内外循环）)
[1. 超参数调优](#1. 超参数调优)
[2. 与不同算法的对比](#2. 与不同算法的对比)
[3. 不同场景的影响](#3. 不同场景的影响)
[4. 不同温度下的验证](#4. 不同温度下的验证)
[5. 不同电池材料的验证](#5. 不同电池材料的验证)
本篇期刊论文的具体信息如下：
- 引用信息：Shu X, Yang H, Chen Z, et al. Meta Learning Based State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries With Small Sampling Retraining[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2025.
- DOI ：10.1109/TIE.2025.3613630
一、背景 / 痛点 ------ 解决方法
（1）传统机器学习局限性
传统机器学习方法高度依赖大规模离线测试数据集，耗时又费资源------引入迁移学习实现跨数据集的知识共享 [CNN+迁移学习，variable-length LSTM (Var-LSTM)+迁移学习]。
（2）迁移学习局限性 （解决迁移学习的局限性）：
- 当目标任务与源任务高度相似时，迁移学习效果显著提升；而数据分布差异过大则会导致负迁移现象，从而降低预测精度；
- 仍依赖大规模源数据集，这可能限制跨环境（如温度、充电电流变化）应用中目标任务的适应性和泛化能力；
- 电池在实际应用中常面临温度波动 、充电电流差异 等复杂工况以及不同电池类型变化，现有方法多在统一充电条件下训练验证，难以适应这些变化，导致特征提取和算法设计复杂化，影响状态估计的准确性。
------减少对大型数据集的依赖，开发能够快速适应多样化运行条件和新任务的模型**（模型跨场景适配）**。
二、具体方法与创新点
1. 方法
本研究提出一种融合元学习与Transformer-TCN并行架构的电池SOH融合估计方法。
具体而言：通过++(1)++ ++提取多段充电过程中的容量增量序列作为健康特征++ ，表征电池退化状态并解决随机充电行为带来的复杂性。随后++(2)++ ++构建并行混合网络，将时间卷积网络与增强注意力机制的++ ++Transformer++ ++相结合++ ，捕捉健康特征中的局部与全局信息，实现精准的SOH预测。通过++(3)++ ++梯度学习优化混合网络的初始化参数++ ，使系统能快速适应新任务，并++(4)++ ++在小样本重训练下实现稳健的估计算法++ 。通过++(5)++ ++在不同温度、充电电流及多种电池类型下的实验验证++表明，所提出的方法实现了精确的电池SOH估计，最大误差低于3%，同时将训练数据需求减少50%，充分彰显其高效性与实用性。
【元学习是一种自适应 学习方法，通过利用先前任务的已有知识和经验来应对新任务（元学习的核心）。其核心原理在于训练过程中识别不同任务间的共性模式与结构，使模型在面对全新挑战时，仅需少量数据和梯度更新即可实现快速收敛与高性能表现。】
2. 创新点
（1）该方法不依赖完整或固定的充电电压范围，而是从随机充电片段中提取容量增量（ △ Q ）作为健康特征，更贴合实际充电行为的变异性与随机性；
（2）提出结合 Transformer 与时间卷积网络（ TCN ）的并行架构，同步捕捉局部与全局模式，有效建模锂离子电池的非线性老化特性；
（3）将元学习融入并行网络，显著提升算法对新电池数据的泛化能力，将新电池训练数据需求从70%降至20%。
三、实验与健康特征提取
1. 电池老化试验
（1）实验条件
实验中，三节 镍锰钴(NMC)电池（每节容量5Ah，标称电压3.65V）在不同环境温度 和充电电流 条件下进行循环测试。实验前，将电池置于10℃ 、 25℃ 和 **40℃**的温控箱中，以稳定其内部温度和工作温度。每个温度循环测试采用恒流恒压(CC-CV)充电策略，直至端电压达到4.2V且电流降至0.02C的截止电流。三节电池的CC充电电流分别设定为0.5C、1.5C和1.5C。经过5分钟静置后，采用2C电流的CC放电模式对电池进行放电，直至端电压降至2.75V。
（2）容量校准与老化规律验证
- 容量校准：为保证SOH计算的准确性，每20个充放电循环进行一次容量校准------在室温下以0.5C恒流充电至4.2 V（减少热效应影响），再以1C恒流放电至截止电压（模拟实际使用工况），符合电池厂商提供的标准测试协议。
- 老化规律呈现：不同温度下电池的SOH降解轨迹存在显著差异，10℃时因电解液粘度升高、离子传输受阻，电池老化最快；40℃时离子电导率提升使 SEI 膜快速稳定，初期老化速率较慢；25℃下电池衰减趋势最平稳，这些规律均通过图2清晰展示，如图2所示。
图2：健康状态(SOH)衰减变化轨迹
2. 健康特征提取
（1）特征提取思路与方法
针对实际场景中用户充电行为的随机性（如未充满、充电起点不固定 ( 比如 0%~100% / 30%~80%) ），摒弃传统依赖"完整充电曲线"的特征提取方式，转而从随机充电片段中挖掘健康特征，提升方法的实用性。
首先将恒流充电曲线（ Q (V) 曲线） 按电压区间ΔV (V start~V stop)、切片步长S 分割为多个大段，再将每个大段细分为m 个小段；对每个小段，按ΔV /m 的电压间隔采集充电容量值，通过"当前容量减去该段初始容量"计算容量增量ΔQ ，形成容量增量序列 [ΔQ 1, ΔQ 2,..., ΔQm]作为健康特征，该提取流程的示意图如图3(a)所示。
图3：容量增量变化曲线。(a)健康特征提取示意图。(b)不同片段的健康特征。
【我的理解 ：图3(b)可能是作者举了一个例子 展现特征情况，如第一个子图所示，初始电压为3.61V、ΔV =0.1V、S =0.1V，m =10（10个细小间隔），每个电压值对应的ΔQ 代表以Vi 为起点、间隔长度为0.01V的小段区间的ΔQ；比如恒流充电范围终止电压到4.2V，那么可分为3.61~3.71，3.71~3.81，3.81~3.91，3.91~4.01，4.01~4.11这样的5个窗口，每个窗口再细分10小段，每小段间隔长度为0.01V，此时这个循环一共有5×10=50个特征值。】
（2）特征有效性验证
以25℃下的老化电池为例，设置初始电压3.6 V、ΔV =0.1V、S =0.1V进行特征提取，结果显示：随着电池循环次数增加（老化程度加深），各充电段的容量增量ΔQ呈明显下降趋势，能直观区分不同老化状态的电池，如图3(b)所示。
定量验证：计算10℃、25℃、40℃下容量增量序列与SOH的皮尔逊相关系数，结果均高于 0.98，证明该特征与电池老化状态存在强线性关联；同时，随机分割策略适配了用户不规则的充电习惯，进一步验证了该特征在实际应用中的适用性。
四、网络架构
本文提出的电池SOH估计方法框架如图4所示，该框架通过并行TCN-Transformer架构与元学习相结合，有效应对温度变化和充电电流波动的影响。具体实验流程如下：
1. 数据处理
对原始循环数据进行处理，提取容量增量特征作为模型输入。
2. 任务分类
这些特征根据不同温度条件被划分为多个任务模块（10℃ 、 25℃ 、 40℃ 三种温度对应三个任务，两个任务作为源域，一个任务作为目标域），每个任务模块又分为支持集和查询集。
3. 并行网络构建
（1）TCN支路（捕捉局部特征）
TCN 模块的核心功能是捕捉电池健康特征中的局部时序模式（如某一充电片段内的容量增量波动），为后续全局特征融合提供细粒度基础信息。
核心结构与功能如图5所示，TCN的核心组件包括因果卷积、扩张卷积与残差连接：
- 因果卷积：确保网络输出仅依赖当前及历史时刻的输入特征，避免"未来信息泄露"，完全贴合充电容量序列的时序特性（充电过程不可逆，后续数据无法影响前期特征）；
- 扩张卷积：通过在卷积核中设置间隙，在不增加模型参数与计算量的前提下，显著扩大特征感受野，能精准捕捉短周期内"电压-容量"的关联变化（如某一电压区间内的容量增量细微波动）；
- 残差连接：通过"输入特征直接叠加卷积层输出"的设计，缓解深层网络训练中的梯度消失问题，让TCN能稳定学习到电池老化的局部细微特征。
图5：时间卷积网络（TCN）的结构
相比传统循环神经网络（RNN/LSTM），TCN支持卷积操作并行化，大幅提升时序特征处理效率；同时，其对局部细节的捕捉能力更强，能有效提取充电片段中与电池老化直接相关的局部特征（如某一电压段容量增量的下降趋势），为SOH估计提供精准的"局部证据"。
（2）Transformer支路（利用自注意力机制(Self-Attention)，捕捉全局依赖）
Transformer模块的核心功能是捕捉健康特征中的全局依赖关系（如不同循环次数、不同充电片段间的容量衰减规律），与TCN形成"局部-全局"特征互补。
核心结构与功能如图6所示，Transformer的核心组件包括编码器、自注意力机制、位置编码与全连接层：
- 自注意力机制：通过计算"查询(Q)-键(K)-值(V)"之间的相似度，自动量化不同充电片段特征的重要性（如第50次循环与第100次循环的容量增量关联度），让模型聚焦对SOH影响更大的关键特征；
- 多注意力头设计：多个注意力头并行工作，可同时学习不同维度的全局依赖关系（如"循环次数-容量增量""电压区间-容量增量"的关联），提升全局特征的全面性；
- 位置编码：通过正弦/余弦函数为输入特征赋予时序信息，弥补Transformer本身"无天然时序感知能力"的缺陷，确保模型能区分"早期循环"与"晚期循环"的特征差异，贴合电池老化的时序性。
图6：Transformer 网络的结构
相比TCN的"局部聚焦"，Transformer能跨循环、跨充电片段挖掘全局老化规律（如"随着循环次数增加，所有电压区间的容量增量均呈下降趋势"）；同时，其并行处理机制对长序列数据的适配性更强，能高效处理多循环、多片段的健康特征，为SOH估计提供"全局视角"。
（3）并行网络 （拼接两个支路的输出，最后通过全连接层(fc)输出SOH预测值）
传统方法中TCN与Transformer多采用串行连接（如"TCN提取局部特征→Transformer再处理全局特征"），易导致"局部特征被全局特征覆盖""信息传递延迟(latency)高"的问题，因此本文设计并行架构实现特征协同提取。
并行架构设计逻辑如图4所示，并行网络的核心是让TCN与Transformer独立处理同一健康特征输入，具体流程为：
- 特征输入：将提取的容量增量序列（features）同时输入TCN与Transformer分支；
- 独立特征提取：TCN分支专注捕捉局部时序模式，Transformer分支专注挖掘全局依赖关系，两分支并行计算，互不干扰；
- 特征融合：将两分支输出的特征向量直接拼接，再通过线性变换将高维拼接特征投影为统一维度的融合特征，最终输入全连接层输出SOH估计值。
图4：所提出的SOH估计方法的框架
4. 元学习（内外循环）
（1）介绍
元学习的核心功能是解决"小样本适配"问题------让模型利用过往任务（如某一温度、某一电池类型的SOH估计）的知识，仅用少量目标任务（如新温度、新电池类型）数据快速调整，本文采用模型无关元学习（MAML）框架融入并行网络。MAML核心原理与框架适配如图4所示，元学习通过"双层优化"对并行网络的初始参数进行优化。
（2）关键概念定义
- 任务(Task)：一种具体的工况，比如"10℃下的SOH估计"就是一个任务。我的第一个数据集有三个任务：10℃、25℃、40℃（其中，两个作为源域训练，一个作为目标域测试）。
- 支持集(Support Set)：每个任务里的少量已知数据（比如目标电池的前10%老化循环数据+对应的真实SOH标签）。用于"快速微调"模型。
- 查询集(Query Set)：每个任务里的另外一部分数据（剩余的循环数据+SOH标签），不用于微调，只用于评估/计算损失。
- 内循环(Inner Loop)：针对单个任务 的快速学习过程。用支持集做几步（通常1-5步）梯度下降，得到任务专属的模型参数（从初始θ 变成θi）。
- 外循环(Outer Loop)：针对很多任务的元优化 过程。看内循环后的模型在查询集上表现如何，然后调整共享的初始参数θ，让下次遇到新任务时初始点更好。
（3）MAML训练流程(Meta-Training)
训练时，同时处理多个任务（比如一批batch里有几个不同温度的任务）。假设我们用10℃和25℃做训练（源域），目标是让模型学会怎么适应未来可能的40℃（目标域）。
①采样一批任务（meta-batch）
- 比如采样3个任务：任务A（10℃）、任务B（25℃）、任务C（40℃）。
- 每个任务都有自己的支持集（support）和查询集（query）。
②对于单个任务，做内循环（任务级快速适应）
- 当前模型的共享初始参数是θ（全局的，好比"通用起点"）。
- 用这个任务的支持集计算损失L _support(θ)。
- 做++几步梯度下降++ ，参数更新为：θi = θ -- α *∇L _support(θ )（α是内循环学习率，小步快调）。
- ++现在得到一个自适应模型++ ++θi++ ++，它已经++ ++"++ ++微调"适++ ++应了比如++ ++10℃++ ++这个任务的温度特性。++
③此时仍在内循环，用查询集评估这个临时模型的表现
- 在自适应模型θi 上跑查询集，计算损失L _query(θi)。
- 这个损失代表："用支持集快速学了几步后，在剩余数据上还能预测多准？"。
- 如果L _query很大，说明初始θ不够好（适应后还差很多）
④外循环：元优化，更新++初始参数++ ++θ++
- 把所有任务的L _query(θi)加起来（或平均）。
- 计算这个总损失对++原始++ ++θ++ 的梯度：∇_θ [sum L _query(θi)]。【注意：这个梯度是通过内循环链式传播过来的（二阶梯度，很贵，但能学到好的初始化）】
- 用外循环学习率β 更新：θ' ←θ -β *∇_θ [sum L_query]。
- 结果：θ 变得更好------下次遇到新任务，从这个θ开始，只需很少支持集就能快速达到高精度。
⑤重复以上过程，遍历很多epoch，直到θ收敛。
（4）测试阶段(Meta-Testing)
- 给你一个全新任务（比如45℃，从来没见过）。
- 你只有少量数据：支持集（几条循环的容量增量特征+SOH标签）。
- 从训练好的初始参数θ 开始，用支持集做内循环（++几步梯度下降++ ），得到适应后的θi。
- 然后直接用θi在查询集（剩余数据，无标签或有标签验证）上预测SOH。
- 因为θ已经被元学习优化过，所以几步就适应得很好，预测准。
五、实验验证与讨论
1. 超参数调优
（1）超参数优化目标与方法
为确保模型性能最优，研究通过单变量敏感性分析确定关键超参数------即独立调整某一超参数、固定其他参数为初始值，观察其对平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差（AAE）、均方根误差（RMSE）的影响，最终筛选出最优参数组合，分析结果汇总于表I中。
表 I 超参数调优的单变量扫描结果
注：P1代表时间卷积网络（TCN）的隐藏层维度，P2和P3分别代表Transformer的注意力头数量与编码器层数；Ollr和Illr分别代表模型无关元学习（MAML）的外循环学习率和内循环学习率。
（2）核心超参数最优值与影响分析
- TCN隐藏层维度：对模型性能影响最显著，设置为64时效果最佳------降至32会导致特征提取不充分（MAE=1.78%），升至128则引发过拟合（MAE=2.09%），只有64能在精度与过拟合风险间达到平衡；
- Transformer参数：注意力头数设为4、编码器层数设为2最优------头数增至8虽能小幅降低误差（MAE=1.42%），但会显著提升计算复杂度；层数少于2时特征捕捉能力不足（1层时MAE=2.31%），多于2层则精度提升有限（3层时MAE=1.71%）；
- MAML学习率：外循环学习率0.05、内循环学习率0.005最稳定------任一学习率偏离该值（如外循环0.1或内循环0.001），都会导致训练波动加剧，MAE最高升至2.51%，证明精细调优对模型稳定性的重要性。
2. 与不同算法的对比
（1）对比算法与实验条件
选取4种主流深度学习算法作为对照组：纯Transformer、CNN-LSTM、串行TCN-Transformer、并行TCN-Transformer，以25℃下的电池老化数据为实验对象，从估计曲线趋势、误差波动、定量指标（MAE/RMSE/AAE）三方面对比性能，结果如图7所示。
图7：不同SOH估计算法的对比结果。(a) 健康状态（SOH）估计曲线。(b) SOH估计误差。
（2）对比结果分析（对比+消融）
- 纯Transformer缺陷：如图7(b)所示，其初期估计误差波动极大（最高达5.3%），原因是缺乏局部特征提取能力，仅依赖自注意力机制难以捕捉电池短期老化波动；
- 串行与并行架构差异：并行TCN-Transformer因能同时提取局部（TCN）与全局（Transformer）特征，相比串行架构的AAE、RMSE分别降低11.6%、12.9%，估计曲线更贴近参考值（如图7(a)中"Parallel-TCN-Transformer"曲线）；
- 融合MAML的优势：本文提出的"MAML-TCN-Transformer"方法性能最优，如图7(b)所示，其估计误差始终控制在2%以内，定量指标上实现RMSE=0.86%、MAE=1.48%、AAE=0.90%（表II），且虽训练时间（164.4s）与推理时间（55ms）略长，但符合SOH"按充放电循环估计"的实际场景，实用性不受影响。
表 II 不同方法的对比结果
3. 不同场景的影响
（1）场景变量与实验设计
以"电压区间ΔV （0.1/0.2/0.3V）、细分段数m （2/5/10）、切片步长S（0.1/0.2/0.3V）"为变量，设计3×3×3=27种特征提取场景（Seg1~Seg27），如表III所示，验证不同参数组合对SOH估计精度的影响，结果如图8所示。
表 III 不同数据段的组合
图8：不同数据片段的SOH结果。(a)-(c) 0.1V、0.2V、0.3V电压步长下的SOH结果。(d)-(f) 0.1V、0.2V、0.3V电压步长下的平均绝对误差(AAE)。(g)-(i) 0.1V、0.2V、0.3V电压步长下的平均绝对误差(MAE)。(j)-(l) 0.1V、0.2V、0.3V电压步长下的均方根误差(RMSE)。
（2）关键结论
- 场景鲁棒性：如图8(a)-(c)所示，所有场景下估计曲线均与参考SOH高度吻合，最大误差未超过3%，证明所提方法对特征提取参数的变化具有强适应性；
- 最优参数组合：当ΔV =0.1V、m =5、S=0.3V时，MAE与RMSE最小（分别为0.88%、0.83%），该组合既能减少对完整充电数据的依赖，又能保留足够的老化特征；
- 最差场景边界：当ΔV =0.3V、m =10、S=0.3V时误差最大（MAE=2.57%、RMSE=1.51%），但仍在可接受范围内，如图8(g)-(i)中"Seg27"对应的误差柱所示，进一步验证方法的可靠性。
4. 不同温度下的验证
（1）对比策略与实验设置
设置两组训练策略：①本文元学习方法（源域预训练 +目标域10%数据重训练）；②非预训练 并行TCN-Transformer（目标域70%数据直接训练）（普通训练--七三开），在10℃、25℃、40℃下测试SOH估计性能，结果如图9所示。
图9：不同温度下的SOH估计结果。(a)-(c)10℃、25℃、40℃下的SOH估计曲线。(d) SOH估计误差。(e)SOH误差分布。(f)SOH误差箱线图。(g)-(i)均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差（AAE）。
（2）结果解读
- 精度对比：如图9(d)所示，元学习方法在10℃、25℃、40℃下的最大误差分别为2.58%、2.79%、2.14%，与非预训练方法（2.63%、2.95%、2.18%）几乎持平，但数据用量仅为后者的1/7，证明小样本适配的有效性；
- 误差分布：如图9(e)-(f)所示，元学习方法的误差集中在2.0%左右，虽分布略分散于非预训练方法，但无系统性偏差，且在低温（10℃）下仍能稳定跟踪SOH衰减（如图9(a)中"MAML"曲线），凸显跨温度适应性；
- 数据量阈值：如图9(g)-(i)所示，当重训练数据从5%增至10%时，MAE从3.63%（10℃）降至2.58%，RMSE从1.64%降至1.22%；但数据量超过10%后，误差下降幅度不足5%，因此10%是"数据效率-精度"的最优平衡点。
5. 不同电池材料的验证
（1）跨材料实验设计
以锂钴氧（ LiCoO2 ）电池 为测试对象（与训练用NMC电池化学体系不同），其充放电电流（0.55/1A、室温）与预训练数据（10℃、5/10A）差异显著；设置3种重训练数据量（10%/20%/30%），并与"70%数据训练的并行TCN-Transformer"对比，同时引入CALCE 数据集 （40%-100%SOC循环）验证部分充电场景性能，结果如图10、图11所示。
图10：锂钴氧(LiCoO₂)电池的SOH估计结果。(a)SOH曲线。(b)SOH统计误差。
图11：40%至100%SOC循环范围内SOH估计结果。(a)电池1。(b)电池2。
（2）发现
- 跨材料泛化性：如图10(b)所示，用20%LiCoO2数据重训练时，MAE=1.79%、RMSE=0.60%，仅比70%数据训练的结果（MAE=1.41%、RMSE=0.64%）略差，数据需求减少50%；且误差频率集中在0附近（如图10(a)的误差分布直方图），证明方法对不同化学体系电池的适配性；
- 与现有方法对比：相比BDNN、PSO-MLST-LSTM等方法（表IV），本文方法在数据量减少40%-30%的同时，RMSE降低25.86%以上，且对异常值的鲁棒性更强（更低RMSE）；
表 IV 不同方法的对比结果
- 部分SOC场景适配：如图11所示，对CALCE数据集中"40%-100%SOC循环"的电池，用20%数据重训练后，估计SOH与真实值的最大误差<2%，误差分布对称且无偏，证明方法能适配实际中"非满充满放"的使用场景。
六、讨论与局限性
（1）方法设计逻辑
- 双挑战应对：元学习（MAML）通过双层优化解决"跨工况数据分布不均"问题------找到对任务变化敏感的初始参数，实现小样本快速适配；TCN-Transformer并行架构则解决"电池老化时序依赖"问题------TCN捕捉短期容量波动，Transformer挖掘长期衰减趋势，二者结合符合电池老化的物理本质（如SEI膜平稳生长与锂沉积突发波动）；
- 实际价值：相比传统方法，本文方法将离线测试周期缩短50%，且无需完整充电数据，更贴近电动汽车BMS的实际应用需求。
（2）现有局限性与未来方向
- 元学习算法单一：未对比Reptile、ProtoNet等其他元学习方法，未来需验证不同元学习框架对SOH估计性能的影响；
- 特征提取缺陷：若充电过程未覆盖任何电压分割段，则无法提取特征，后续需细化电压分割（如减小区间），或融合"部分电压重构完整曲线"的技术；
- 放电条件简化：当前实验假设放电电流恒定，未来需纳入变放电电流、脉冲放电等复杂实际工况；
- 电池组适配不足：++未考虑电池组内单体不一致性，后续需研究组级SOH估计方法。++
七、总结
本研究提出了一种基于并行时间卷积网络(TCN)-Transformer架构的元学习方法，结合模型无关元学习(MAML)，用于多工况下锂离子电池的健康状态(SOH)估计。该方法旨在解决数据变异性与小样本估计难题，为不同类型电池及多运行条件下的SOH精准估计提供了稳健方案。具体而言，研究采用TCN与Transformer相结合的并行架构，强化了跨环境下可迁移关键特征的提取能力；其中，预训练阶段提升了网络的泛化能力，而重训练则确保了小样本场景下SOH的精准估计。通过与Transformer、串行TCN-Transformer、串行CNN-LSTM等主流架构的对比分析，本方法的显著优势得到充分体现：在环境温度与充电电流双重变化的工况下，仅需使用目标电池老化数据的10%，即可实现稳健的SOH估计，且估计误差低于3%。此外，将该方法应用于不同化学体系的电池时，其性能显著优于未预训练的并行TCN-Transformer架构，在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)与平均绝对误差(AAE)方面分别提升了70.86%、61.52%和74.65%。同时，该方法将离线测试数据需求降低了50%，表明元学习框架能有效缩短电池测试周期。这些研究结果充分证明，所提元学习框架在多场景SOH估计中具有优异效果，凸显了其在实际电池管理系统(BMS)中的应用潜力。
尽管所提方法在不同温度与充电电流条件下均实现了SOH的精准估计，但该方法假设所有实验设置下放电电流保持恒定。未来研究将重点纳入复杂实际放电条件对电池SOH的影响；此外，解决电池组内单体电池一致性差异对SOH估计的影响，也将是未来研究的关键方向。