ปัจจุบันแบตเตอรี่ลิเทียมถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และยานยนต์ไฟฟ้า ทำให้การประมาณสถานะสุขภาพ (State of Health: SOH) ของแบตเตอรี่มีความสำคัญอย่างมาก เนื่องจากสามารถช่วยยืดอายุการใช้งาน ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และป้องกันปัญหาด้านความปลอดภัย เช่น ความร้อนสูงเกินหรือการระเบิด โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและวิเคราะห์แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของแบตเตอรี่ ตลอดจนพัฒนาเทคนิคการประมาณสถานะสุขภาพโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความรวดเร็วในการประเมิน

การทดลองได้ทำการเก็บข้อมูลการประจุและคายประจุของแบตเตอรี่ลิเทียมจำนวน 3 เซลล์ ภายใต้อุณหภูมิที่ควบคุม และใช้กระแสคงที่ในการชาร์จและคายประจุไฟฟ้า พร้อมทั้งบันทึกค่ากระแส แรงดัน และเวลา จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์เพื่อหาค่าความจุของแบตเตอรี่ในแต่ละรอบการใช้งาน และใช้เป็นข้อมูลฝึกสอนโครงข่ายประสาทเทียม ผลลัพธ์ที่ได้ช่วยให้สามารถคาดการณ์สถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลจากโครงงานนี้สามารถนำไปพัฒนาระบบจัดการแบตเตอรี่ (Battery Management System) เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและยืดอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ ทั้งยังเป็นแนวทางในการนำเทคนิคปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในงานด้านพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ