机器学习方法

推荐理由：针对SOH估计中工况变化导致的精度下降，提出频率解耦动态图学习并引入老化先验，为提升跨工况鲁棒性提供可迁移思路。

推荐理由：该工作把物理信息学习用于等效电路参数随健康状态的演化建模，为 SOH 估计提供了一条可迁移的参数跟踪思路。

推荐理由：针对随机负载下 SOH 估计易受工况波动影响的问题，该工作把物理约束与贝叶斯连续时间建模结合，可供做在线估计的研究者参考其不确定性处理思路。

推荐理由：该框架用域自适应状态空间模型统一处理跨材料与跨工况的 SOH 估计，为多体系迁移建模提供了一条可参考的技术路线。

推荐理由：该工作用物理信息数字孪生定位锂离子电池拐点起始的机理阈值，为老化早期预警提供可迁移的建模思路。

推荐理由：原文提出用短脉冲测试重建长时间电压弛豫，为缩短电池测试时长与建模提供了一条可迁移思路。

推荐理由：该工作把物理一致性约束引入跨域小样本 SOH 估计，为少标注数据下的跨体系迁移提供了一种可借鉴的建模思路。

推荐理由：针对膨胀力约束下的锂离子电池快充，提出分层深度强化学习与模型预测控制结合的框架，可供快充策略研究者参考其约束处理思路。

推荐理由：针对液态金属电池再生导致的数据碎片化问题，提出再生感知的在线SOH估计框架，为特殊体系的状态估计提供可迁移思路。

推荐理由：提出注意力引导残差块的物理信息神经网络用于SOH估计，为可解释性建模提供了一种结构设计思路。

推荐理由：材料仅给出标题与作者信息，无法确认方法细节与结果，暂不展示推荐理由。

推荐理由：该框架用变分自编码器与贝叶斯优化生成跨域样本，四个跨域案例中三类电极老化模式的RMSE均约2%，可迁移到少样本目标域诊断。

推荐理由：针对标签数据稀缺场景，提出半监督贝叶斯学习并给出 SOH 估计的不确定性量化，可迁移到其他小样本回归任务。

推荐理由：针对 LFP 电压平台平坦、电压传感器失效场景，提出电化学约束的容错状态估计思路，可供 BMS 状态估计研究参考。

推荐理由：针对EIS数据量大、SOH估计耗时的问题，提出基于注意力机制的分频段特征选择方案，可用于评估轻量化在线SOH估计的可行性。

推荐理由：针对 SOC 估计中纯数据模型缺乏物理约束的问题，该工作把分段约束嵌入 TimesNet，可供做物理信息时序建模的读者参考其约束设计。

推荐理由：针对锂离子电池快充的安全与能耗矛盾，提出动态安全边界与自适应 SOC 控制相结合的充电策略。

推荐理由：针对析锂在线检测中老化导致阈值漂移的问题，提出动态阈值生成并补偿老化效应，为快充安全监测提供可迁移思路。

推荐理由：面向多化学体系与多尺寸电池包，用上下文强化学习训练单一快充策略，为跨体系充电控制提供可迁移思路。