我国无人仓储技术发展非常迅猛,应用规模急速扩大,最主流的无人化方案即为以AGV（Automated Guided Vehicle）为核心的货到人模式。企业采用的AGV品牌也各不相同,但AGV的结构大体相同,在电源模块上基本都选择了充电锂电池作为解决方案,与其中一家提供无人仓解决方案的公司进行了深度和合作探讨及研究,发现AGV电池的老化问题是影响AGV及无人仓系统可靠性的重要因素,电池厂商所提供的电池寿命参数并没有针对AGV这个使用场景进行针对性优化,只是一个通用的标准参数,由于电池寿命受具体使用策略的影响非常大,所以暴力的采取厂商提供的默认年龄参数（即基于电池满充满放次数的评判指标）,并不能准确的衡量出电池实际的老化程度,对电池老化程度衡量上出现误差,会带来成本上的巨大浪费。本文将从数据驱动的角度,提出了一种预测AGV电池缺失满充满放次数的方法,以及一种通过AGV工作时的相关数据诊断AGV电池是否老化的方法,希望以此能够相对精确的确定AGV的年龄以及电池的老化程度,为企业节省成本的同时也能够保障AGV系统的稳定性。在确定了本文重点研究的两大问题之后,分别对两个问题从特征工程的思路与所采用的方法、相关算法和模型做了系统的文献综述,整理了近些年来同领域或者相关方向研究所用的理论、方法与模型并仔细评估了这些文献中所做工作的优缺点。通过回顾现有文献总结出以下三点结论:（1）目前有关数据驱动的锂电池的老化诊断的研究较少;（2）现有文献中,很少有结合具体业务场景数据对锂电池老化进行数据驱动的诊断;（3）LightGBM算法在当前机器学习的算法比赛中非常热门,但是数据驱动的锂电池老化诊断的文献中很少有用到这个算法。随后,在与一家大型无人仓解决方案提供商的合作中,获取到了部分AGV的部分工作数据以及相应的电池数据,在此基础上,针对两大企业急需解决的问题,作了如下工作:（1）在对电池品牌的聚类实验中,基于不同品牌电池在充放电下不同状态中电流数据分布不同,对不同充放电状态下的电池电流值提取极值,分位数,平均值的特征工程方案,在应用K-means聚类算法后聚类效果较好,可以较为准确的将不同品牌的电池通过聚类的方法分离开,以便在接下来的实验中对不同品牌的电池单独训练模型,进一步提升模型的精度。（2）在对电池的满充满放次数的预测实验中,通过对电池放电状态的分解分析,对电池在不同放电状态下的放电时间及相应放电过程中一些关键信息（如电流,温度,速度,货架重量）的统计特征进行提取计算的特征工程方案可以较为准确的对电池的满充满放次数进行预测,在应用LightGBM作为训练预测模型时,从准确率及运行时间上的表现都比较优异,可以满足企业生产需要。（3）在提出一种对无人仓环境更具针对性的AGV电池老化监控机制的问题中,在上一个实验中提出的七种放电状态的时长及相关统计特征的基础上,引入每个电池的满充满放次数,通过模型学习这些特征与电量下降百分比之间的关系,完成对分类模型的训练,同时通过引入过采样样本增强技术,解决样本不平衡问题,进一步提升了模型的精度。最终分类模型的效果在Fl-Score方面明显优于电池供应厂商提供的基于满充满放次数的电池老化判定机制,给企业提供了可供参考的基于运行数据的电池老化判定机制。本文的主要结论包括:（1）围绕不同品牌电池在不同工作状态时的电流来进行特征工程,采用K-Means来进行无监督的分类取得了较好的效果,这在工业4.0的推广过程中,为解决很多传统企业的数据缺失问题提供了一种思路,尤其是主要设备中装备了锂电池的场景。（2）针对电池满充满放次数缺失值的补充这一问题,本文提出的采用LightGBM算法,对不同工作状态进行分割后再进行特征工程的解决方案具备较高的准确性以及较快的运算速度,为基于AGV的无人仓储系统的AGV电池寿命监控系统的完善提出了具体可行且有效的解决方案与研究基础,为工业制造领域的企业在可充电锂电池的寿命监控系统完善上提供了新的可靠的模型与研究思路。同时也会为下一步的电池老化智能诊断算法提供了一个重要特征。（3）在现有的电池老化监控机制的基础上,基于AGV运行数据及电池的相关信息数据,提出了一种新的电池老化诊断的方法,在特征构造和算法应用方面都进行了一些新的尝试,将上一章预测的满充满放次数作为重要特征加入了模型,提出的过采样+LightGBM算法配合提出的特征工程逻辑,在准确性上明显超过了原始的判定规则,同时也明显优于同样特征工程逻辑下的其他机器学习算法,为基于AGV的无人仓储企业提供了可行的电池老化监控方案,也为所有电池更换成本较大的企业提供了在电池老化监控方向可供参考的新思路,进一步为企业节约电池成本。