AI数字孪生用于电动汽车电池健康监测的综述

这篇综述围绕电动汽车电池健康监测，梳理了AI数字孪生架构、电池老化、基于模型的估计、机器学习方法、数据准备与验证策略，并讨论了EKF、梯度提升和深度学习在状态估计与老化预测中的应用。文章还指出数据质量、模型泛化、不确定性、算力需求和网络安全等挑战，并提出一套数据驱动电池健康监测原型的概念架构与实现流程，为后续基于公开电池数据集的实现与实验评估奠定基础。