Abstract: X. Gui, J. Du, Q. Wang, H. Zhao, Y. Cheng, J. Zhao (2025)

Accurate State of Health (SOH) estimation of lithium-ion batteries is crucial for safe and reliable operation. However, real-world applications often lack comprehensive labeled data across diverse operating conditions, hindering data-driven methodsâ€™ performance in unseen scenarios. To address this, we propose a novel Multi-Modal Data Information Alignment Localâ€“Global Parallel CNN-Transformer Network (MM-LG-CNNT) for cross-domain SOH estimation. MM-LG-CNNT leverages abundant labeled data from source domain to improve accuracy in target domain with limited unlabeled data. Unlike traditional methods relying solely on raw sequential data, our framework incorporates multi-modal data: raw degradation sequences and their corresponding image representations from recurrence plots to capture both the local and global degradation information. A multi-information alignment strategy, combining Maximum Mean Discrepancy (MMD), Correlation Alignment (CORAL), and adversarial learning, aligns both data structure and domain label information to improve the estimation accuracy. A parallel CNN-Transformer architecture efficiently extracts local degradation patterns and long-range dependencies. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and superiority of MM-LG-CNNT for SOH estimation. The proposed framework offers a promising solution for practical, accurate, and robust SOH estimation under limited data availability.

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Multi-modal data information alignment based SOH estimation for lithium-ion batteries using a localâ€“global parallel CNN-Transformer Network