锂离子电池由于工作电压高、体积小、重量轻、能量密度大、无记忆效应、成本低、对环境污染小、自放电小、循环寿命长等优点,得到广泛的认可。目前已应用于通讯设备、手提电脑、照相机等便携式产品。电池剩余寿命预测信息可以为用户提供电池及时更换的有效信息,以免发生安全事故。此外锂电池剩余寿命的预测还对电池在线管理、二手车评估和电池梯次利用都有一定的参考价值。故而,在实际的使用过程中对电池剩余价值评估尤为重要。传统研究方法主要基于电池容量进行寿命预测,如何综合多指标来对电池健康状态进行估计及寿命预测是一个非常重要的研究方向。本文的主要工作如下:1.本文首先分析了电池在充电阶段数据的变化规律。通过对电池容量增量曲线、电流变化曲线、电压变化曲线以及温度变化曲线的分析,从中提取了四个指标作为电池的健康因子。运用Pearson相关系数分析法,分析了提取指标与电池容量衰退曲线之间的相关性。之后利用了灰色关联分析与熵权法结合的方法对电池的四个指标进行了融合分析。分析发现第一循环周期的电池特征与其余循环周期电池特征的关联度可以有效的运用于电池的健康状态估计。2.本文对比分析了单一指标估计电池健康状态与多指标估计电池健康状态的精度。对比发现多指标融合后对电池健康状态的估计精度更高。并且将该方法应用到NASA公布的四个电池中,验证了所提出方法的有效性。3.本文对电池的寿命预测算法进行了研究。主要将粒子滤波算法与梯度下降算法进行结合对电池寿命进行预测,并结合sigmoid函数对梯度下降算法中的损失函数进行改进。根据这个改进,粒子的更新过程不再是一个随机游走的状态。相反,粒子在更新过程中既考虑了电池的局部衰退特性,又考虑了电池的总体衰退特性。改进后算法的跟踪能力及电池剩余寿命预测精确度都得到了提升。