随着锂离子电池产业及电池应用行业的不断扩大,尤其在新能源电动汽车、无人机、电子产品等领域应用的快速增长。由锂离子电池引起的安全问题频出,使得对锂离子电池性能、寿命和安全性要求更加严格,对锂离子电池的健康状态（State of Health,SOH）估计和剩余寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测研究显得尤为重要。本论文通过对锂离子电池的健康状态和失效机理进行分析,对电池管理系统（Battery Management System,BMS）中SOH估计和RUL预测两大核心算法进行研究,具体研究内容如下:首先,通过对锂离子电池基本结构和充放电原理的研究,了解锂离子电池的失效表现,以及引起锂离子电池失效的内部因素、外部因素。对锂离子电池充放电状态参数与健康状态之间的关系进行分析,选择放电电压、放电电流、温度和欧姆内阻作为健康因子,为后面对锂离子电池的SOH估计做准备。其次,以容量作为锂离子电池的健康状态评估指标,基于选取的健康因子,提出了基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的锂离子电池SOH估计方法。针对LSSVM参数选取的随机性问题,采用量子粒子群算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO）去优化LSSVM模型的惩罚参数和核参数,QPSO是对粒子群算法（Particle Swarm optimization,PSO）的改进与优化,收敛速度较PSO有较大的提升,建立基于QPSO优化LSSVM的锂离子电池SOH估计模型。通过NASA的锂离子电池实验数据对该模型进行验证,并与PSO优化LSSVM模型的预测结果及相关性能指标进行对比分析。仿真实验表明,QPSO优化LSSVM的SOH模型预测精度有较大的提升。最后,以锂离子电池容量退化模型为基础,提出基于BP神经网络的锂离子电池RUL预测方法。针对BP神经网络容易陷入局部极值、学习速率较慢、初始权值和阈值是随机产生等问题,运用差分进化（Differential Evolution Algorithm,DE）算法优化BP神经网络,获取最优的BP神经网络连接的初始权值和阈值,建立基于DE-BP神经网络的锂离子电池RUL预测模型。通过NASA的锂离子电池实验数据对该模型进行验证,并与优化前的BP神经网络模型的预测结果进行对比分析。仿真实验表明,经过DE优化的BP神经网络RUL预测模型,数据处理的速度和预测精度都得到了明显的提高。