随着新能源领域的不断拓宽和电动汽车行业的蓬勃发展,动力电池的研究与开发受到越来越广泛的关注。锂电池以其高能量密度、高功率密度、低污染等优点,在生产生活中,尤其是在电动汽车领域中应用广泛。本文研究锂电池荷电状态在线估算方法,均衡控制策略和剩余使用寿命预测。具体研究内容如下:首先提出一种在线参数辨识与改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对粒子滤波中的粒子退化问题,引入灰狼算法,利用灰狼算法较强的全局寻优能力优化粒子分布,保证粒子多样性,有效抑制粒子退化现象,提高滤波精度。采用带遗忘因子的递推最小二乘法实时更新模型参数,并与改进粒子滤波算法交替运行,进一步提高估计精度。实验结果表明,改进算法相比扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波算法,在电池SOC估计上有更高的估计精度与稳定性。其次提出一种能跟踪突变状态的锂电池SOC估计方法,并应用于多锂电池组均衡控制中。在粒子滤波算法中引入强跟踪滤波,将当前的采样结果融入到预测误差更新中,得到新的校正项,然后利用该校正项对粒子滤波算法的粒子集进行校正,从而使粒子快速推向高似然区域,抑制粒子退化;渐消因子的引入能实时调整误差协方差矩阵,使粒子滤波算法兼具强跟踪滤波的强鲁棒性和对突变状态的跟踪能力,有效克服模型的不确定性,进一步提高SOC的估计精度。将所提方法应用于多电池主动均衡中,提出一种基于SOC一致性的均衡策略,率先均衡容量差距较大的相邻电池组,再控制能量实时双向传递,提高了整体均衡速度。实验结果表明,改进算法相比传统的粒子滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法和强跟踪算法,精度有所提升,稳定性也得到了进一步加强。在多电池主动均衡中的应用表明,有效减小了电池组容量在充放电过程中的不一致性,电池组离散度被控制在1%以内,有利于提高电池容量的利用率与使用寿命。最后针对锂电池剩余使用寿命难以准确预测的问题,提出一种考虑多种寿命衰退特征与数据时序性的,基于粒子滤波改进长短期记忆网络的预测模型,并应用于锂电池的剩余使用寿命预测。从电池历史充放电老化数据中提取与容量衰退密切相关的健康因子作为长短期记忆网络的输入,利用粒子滤波算法全局优化的能力寻优超参数,超参数包括神经元个数、学习率、节点丢弃率、批尺寸大小,训练步数等6个参数,提高网络的预测能力;引入Dropout层,避免网络过拟合,提高模型的泛化能力。基于NASA PCo E电池数据集进行实验验证,对四块电池在不同预测起始点下的容量估计和寿命情况进行预测。实验结果表明,本文所提方法的容量估计均方误差RMSE与平均绝对误差MAE均在2%以内,且寿命预测误差在3个循环以内,相比于其他算法精度最高。