本文提出了一种结合数据驱动和模型驱动的方法来估计电池健康，验证了该方法在预测电池容量和内阻方面的准确性，揭示了锂非均匀性对容量损失的影响，并探讨了锂离子电池的剩余寿命预测及其在各行业的应用，为电池健康管理提供了新思路。

Embed-RUL是一种新的方法，用于估计系统或机器的剩余寿命。它使用递归神经网络生成多变量时间序列子序列的嵌入，以过滤噪声并捕获时间序列的总体模式。该方法在公共和实际数据集上运行，显示它优于以前报告的现有技术。