在能源危机日益严重的今天,寻找新的能源以代替传统化石燃料已经成为世界各国竞相发展的方向。锂离子电池因为其本身的优点,现在已经成为纯电动汽车（BEV）和混合动力电动汽车（HEV）主要动力供应源,锂离子电池在工作过程中的安全性、可靠性与一致性将直接影响电动汽车运行的安全性以及车上人员的安全。本文选择以动力电池最大可用容量作为电池寿命的评判依据,在实验的基础上,得到不同工况下电池容量的退化数据,通过这些数据定量分析电池在使用过程中影响容量衰减的因素。随后基于MATLAB平台建立容量衰减率和RUL的预测模型,并据此来预测电池的不一致程度。为了提高电池寿命预测的准确度,建立了LSTM神经网络预测模型和基于BCT与LSTM神经网络融合的预测模型。通过额定容量为2 Ah的18650电池的退化数据对预测模型的可行性进行验证,将预测结果与实际结果相对比来评价所建模型的准确性。在研究电池容量衰减时,基于磷酸铁锂电池、18650电池以及LFP电池在不同工况下的循环充放电数据,定量分析了循环次数、环境温度、充放电倍率以及DOD这些因素对电池容量衰减速率的影响,同时探究了这些因素对电池产生影响的实质原因。在基于BCT的容量衰减率与RUL预测模型中,通过预测两块电池在相同循环次数下的容量衰减率以及剩余使用寿命的差异大小来判断电池的不一致程度,结果显示两块电池的不一致程度较高。随后运用蒙特卡洛的思想求解寿命预测结果的概率分布和95%置信区间,并对BCT系数加入±2的误差来验证该预测模型的鲁棒性,得到较好的结果。在LSTM神经网络预测模型中,以电池全循环老化周期数据的前70%、80%以及85%作为训练集数据,求得两块电池在这些条件下的预测误差循环次数分别为25、7、1以及19、4、1。随后在这两个预测模型的基础上,建立了BCT与LSTM神经网络的融合预测模型,以电池全循环老化周期数据的前70%以及前80%作为训练集数据对该模型进行了验证,在减少40%训练次数的条件下求得两块电池的预测误差分别为6次和1次以及10次和2次循环,证明了融合模型的精确度要优于单模型。对锂离子电池在不同工况下性能退化的研究,为延长电池寿命、增强电池组的一致性提供了建议。通过对不同RUL预测模型的对比,总结出各自的优缺点,为BMS更加精确可靠地预测电池RUL提供了参考。