蓄电池目前被广泛地应用于汽车.电动车.UPS电源以及EPS电源系统等多个领域.阀控铅酸蓄电池（Valve RegulatedLead Acid Battery,VRLAB）是目前使用最为广泛的蓄电池，尤其是在电力.通信.铁路和矿井等重要领域.
SOH的定义及其估计方法1.1 SOH定义SOH直接反映电池的预期寿命，是一个相对的量，其定义如式（1）所示：
式中：Cm为当前测试的电池容量；Cn为电池的标称容量；SOH以百分比来反映电池当前的容量能力.对于一块新的电池，其SOH往往会大于等于100%,随着电池的老化，其SOH会逐渐下降，在IEEE标准1188.1996中规定当电池容量下降到80%,即SOH<80%时，电池就应该更换了.
近年来，电化学阻抗分析法因其在预测准确性方面的出色表现而得到广泛的应用，但是这种方法采用模糊逻辑对大量数据进行分析而得到某一特定型号电池的特征，过程极为复杂，造价昂贵，并不适用于矿井移动式救生舱备用电池的检测.
SOH估计方法要了解一块电池的SOH最直接的方法就是对其进行实际的充放电测试，这也是迄今为止工业和专业领域公认的唯一可靠的方法，但该方法存在明显的缺点：测试电池需要离线；需要测试负载，操作不便；测试时间太长.
另一种SOH的估计方法是从电池的内阻出发，通过研究SOH电池内阻的变化关系来求解问题，简单地说：随着电池老化，SOH下降，内阻增大，SOH与内阻呈高度的非线性.但由于内阻在电池容量F降25%~30%后才会出现明显变化，所以通过内阻监测方式及时找出电池的问题有些困难.
很多VRLAB的实际应用表明，VRLAB在系统中的使用情况并不乐观，经常出现一系列令用户失望和担心的问题：使用寿命不能达到预期效果，在使用3~4年后，绝大多数的电池组很难通过容量检测.由于VRLAB号称“免维护”,因此很多情况下都是在市电中断时才发现电池的容量不达标或者已损坏，因此造成了巨大的经济损失，甚至威胁到人身安全.神经网络在预测领域的出色表现，使其在越来越多的领域得到应用，但也因此暴露出一些缺点，比如预测精度偏低.不能满足实际需要等.近年来，用于提高预测精度.减小预测误差的优化算法层出不穷.本文选择Elman神经网络进行建模并使用遗传算法对其进行优化，试图建立一个能够准确在线预测电池劣化程度（State ofHealth,sou）的模型.通过大量的数据采集测试和仿真实验，证明优化后的模型确实可以提高预测的整体精度，减小预测的总误差.
SOH与放电电压特性的关系对于同一组蓄电池，工作在相同的放电条件下，包括电流和温度，SOH一般用蓄电池的实际放电容量与正常容量的百分比来表示.
SOH预测模型的建立3.1 Elman神经网络的结构描述Elman网络是上世纪90年代首先针对语音处理问题而提出来的，是一种典型的局部回归网络.Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络.
实验证明采用遗传算法优化Elman神经网络模型预测电池的SOH是可行的，经过浅度放电试验测得训练数据是有效的，误差控制在允许范围之内，达到了对电池SOIl准确预测的目的，解决了电池SOH在线监测的问题.但由于训练数据的不足，模型存在不能全局预测电池SOIl的缺点.
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