锂离子电池在其实际应用中,电池本身的安全性非常重要。如果在使用过程中出现电池故障可能会导致对应动力设备或系统的性能下降或故障,从而增加成本,甚至造成人身伤亡。因此寻找能够准确地对锂离子电池进行剩余寿命预测的方法具有很大的实际意义。目前,相关领域对锂离子的寿命预测问题展开了较多的研究,从研究方法上,对锂离子电池进行寿命预测的方法大致分为两类:基于模型驱动的方法和基于数据驱动的方法,基于模型的方法主要是对电池进行建模,模拟电池的行为,然而这种方法往往过于依赖经验,且模型泛化性不强。而传统的基于数据驱动的方法预测准确率却不够好。为了进一步研究该问题,本文针对公开锂离子电池数据集NASA PCo E数据集进行研究,为了使寿命预测模型在该数据集的表现更好,提出深度学习方法,对锂电池剩余寿命预测展开研究,主要内容如下:首先,对国内外的相关文献进行研究,对锂离子电池寿命预测各个研究方法以及国内外研究现状进行了总结,并对NASA PCo E公开数据集对锂离子电池的充放电参数进行详细地研究,由于原数据集中含有非常多的冗余数据,因此要对原数据集进行降维处理,去除数据集中的冗余信息。通过观察发现,充放电过程中,各参数随时间变化的曲线都可以选取适当的参数来代替该曲线,通过提取这些参数,对原数据集进行降维,本文针对不同参数曲线的不同特点,编写程序对各个参数进行降维,并进行数据预处理操作,使新的数据集能够作为神经网络的输入。这样做既能使输入数据保留原数据集的大部分性质,又不会出现将冗余数据输入神经网络导致最终寿命预测结果变差的情况。其次,在了解了现有研究方法后,构建了卷积神经网络(CNN)模型对锂离子电池寿命进行预测,该方法利用卷积神经网络中的卷积层,对电池数据集中的参数进行学习,并将学习到的参数输入到神经网络的输出层进行剩余寿命的计算。最终的预测结果显示,卷积神经网络的预测结果要优于其他机器学习寿命预测方法,而且其他方法的寿命预测准确率对比本方法相差较大,也就是说卷积神经网络在电池寿命预测方面有着一定的优异性。最后,考虑到锂电池数据集内部数据的时序性关系,考虑使用长-短时记忆网络(LSTM)方法对锂电池进行寿命预测,同时对基本的LSTM网络进行了改进,提出了双层长-短时记忆网络(Bilayer-LSTM,B-LSTM)方法对锂电池数据集进行寿命预测,该神经网络能够结合历史的输入数据,帮助神经网络对结果进行更好的计算。预测结果显示,在利用到了数据集内部的时序关系后,B-LSTM模型的预测效果为最优,而且在不同条件下的该模型的表现均为最好,验证了B-LSTM模型在电池寿命预测方面的优越性。