锂离子电池具有比能量值高、循环寿命长和无记忆效应等优点,被广泛应用于电动汽车、航空航天和电力储能等领域。随着锂离子电池的反复充放电,电池容量会逐步下降,循环寿命衰减,从而带来严重的安全性和可靠性问题。所以开展锂离子电池的健康评估和剩余寿命(RUL)预测问题的研究,能有效减少使用锂离子电池的各类系统的安全隐患,具有重要的现实意义。目前锂离子电池内部的退化机理尚不完全明确,极难建立准确的退化模型进行预测,而锂离子电池历史数据内含有丰富的退化信息。为此,本文开展锂离子电池RUL预测,从数据和机理两方面入手,以解决其中重要理论和关键技术问题,在此基础上进行系统开发及应用。本文的主要工作和成果如下:(1)传统核支持向量回归(KSVR)算法在解决小样本、非线性预测问题具有独特的优势,通过样本数有限的历史数据来预测RUL是典型非线性预测问题。为此,提出一种基于改进粒子群优化和KSVR的(NPPSO-KSVR)锂离子电池RUL预测方法。该方法首先利用锂离子电池的历史容量数据构建KSVR模型,然后采用改进的粒子群算法(NPPSO)优化惩罚因子C和核参数,最后对从NASA和马里兰大学电池筛选出的典型样本集进行训练和预测。实验结果表明,NPPSO-KSVR方法对电池的容量和RUL预测性能优于传统方法,并且具有较强的通用性。(2)粒子滤波(PF)算法对于非线性和参数非高斯问题有很强的建模能力,但存在粒子退化问题,锂离子电池容量噪声概率分布并不完全满足高斯分布。为此,针对精度要求高或时长要求敏感的两种锂离子应用场景,提出了简单重采样和自适应重采样两种方法以改善粒子退化问题,在此基础上根据锂电池退化机理,设计了基于简单重采样的粒子滤波(SPF)和基于自适应重采样的粒子滤波(APF)的锂离子电池容量和RUL预测方法。实验结果表明,APF方法的容量预测性能明显优于传统方法,但计算复杂度稍高,可应用于精度要求高的场景;SPF方法的容量预测性能略优于传统方法并且计算复杂度较小,可应用于对时长要求敏感的场景。(3)为了充分利用锂离子电池历史数据和退化机理信息,结合NPPSO-KSVR和PF两种算法的优势,提出基于数据和机理融合的NPPSO-KSVR-SPF和NPPSO-KSVR-APF两种锂离子电池RUL预测方法。该方法通过NPPSO-KSVR算法对k时刻及之前的历史容量数据进行非线性拟合并预测后k时刻以后的容量,然后以预测容量作为SPF和APF的容量实际值构建PF模型。实验结果表明,两种方法RUL预测性能均优于传统的方法和NPPSO-KSVR方法,算法耗时较短,能满足工程对精度和时长的要求。(4)为了测试算法的有效性,用组态王、SQL Server数据管理系统、Matlab和单片机开发了一套电池容量和RUL预测系统。该系统首先通过TEC-06电池容量检测仪和EBC-X电池测试仪采集电池性能参数,然后通过以太网模块传输给上位机,最后基于组态王和Matlab的RUL预测平台进行算法实现、分析、显示和数据存储。在天能电池集团的实测数据表明,NPPSO-KSVR-SPF和NPPSO-KSVR-APF方法的RUL预测精度高、耗时短,能满足实际工程需求。