随着新能源的快速发展,锂离子电池作为最具潜力的储能设备,以其充电速度快、能量密度高、寿命长、生态污染低等优点,被广泛应用于电动汽车、移动机器人、便携式终端等多种场景。然而,由于使用的不规范和使用时间的增加,锂离子电池往往难以达到预期的使用效果。电池故障会造成巨大的经济损失和环境破坏。准确的剩余寿命预测和健康状态估计是锂离子电池健康管理系统的重要组成部分,保证电池系统安全运行和避免可能的故障。因此,获取锂电池的剩余使用寿命和健康状态就显得十分重要和紧迫,对于维持锂电池的可靠性至关重要,并帮助操作人员在电池故障前提供正确使用和采取必要措施。电池管理系统对稳定性和可靠性的要求较高,并且锂电池属于典型的非线性系统,加之其应用场景多变化和复杂性较高,使得实时获取锂电池的剩余寿命和健康状态变得困难,而准确估计健康状态和预测剩余寿命成为一个挑战。本文采用基于模型的方法,充分考虑电池的模型特征,分别对锂电池的剩余寿命和健康状态实现精准估计和预测,本文的主要研究内容如下:1.基于自适应混合模型和改进粒子滤波电池剩余寿命预测为了准确预测锂电池的剩余寿命,本文提出了一种自适应混合电池模型,并进一步构建了基于改进粒子滤波的剩余寿命预测方法。首先,将经验模型和神经网络模型相结合,构建自适应混合模型,以更有效地表征电池容量退化趋势。此外,通过求解优化问题的方式实现了混合模型参数的自适应调整。然后,将天牛须搜索算法优化的粒子滤波应用于电池离线状态的更新,以提高估计精度。最后,结合历史容量、在线测量值、最新离线状态和模型参数实现剩余寿命的在线预测。实验结果表明,所提出的自适应混合模型能很好地表征电池的退化特性,与其他模型相比具有更高的精度,所提出的剩余寿命预测方法是有效的并且具有更好的性能。2.基于改进粒子滤波结合高斯过程回归和压缩感知的电池健康状态估计为了提高锂电池健康状态在线估计的精度,提出了一种基于改进粒子滤波结合高斯过程回归和压缩感知的锂电池健康状态融合估计方法。首先,提取增量容量曲线作为健康指标来反映电池老化,并引入压缩感知技术,提高增量容量曲线采样频率,重构出因传感器采集频率过低可能导致的重要健康指标缺失信息,并消除噪声对健康特征的影响。然后,利用高斯过程回归建立基于皮尔逊相关分析选择的健康指标与电池容量之间的关系,进一步建立了电池离散老化模型,将高斯过程回归的识别容量作为观测量,用于粒子滤波实现对电池容量的连续估计。最后,以历史估计容量为参考,融合高斯过程回归和离散老化模型的容量,并引入熵权法计算两种容量的权值作为融合容量的误差修正反馈。从而显著提高了电池健康状态在线估计的精度。实验结果表明该方法通过闭环控制和模型修正,具有较高的估计精度和较强的鲁棒性。