得益于能量密度高、自放电率低等优点,锂离子电池广泛应用于电动汽车、电器产品、风光储能装置、军事通信、飞机轮船等设备中。科技的发展与进步,对锂离子电池要求变高,目的是使电池有更好的耐久性、可信赖的安全性和相对长的使用寿命。电池退化与故障会引发着火,爆炸等安全事故,假使没有发生安全事故,随着时间的延长,充放电循环次数的增加,电池的容量和内阻都会有所退化,导致电池并不能满足要求的待机时间,因此需要实时监测的电池实际使用情况、估算电池剩余功率的荷电状态与健康状态、保证电池的安全性并预测电池的剩余使用寿命。本文采用三星18650镍钴锰三元锂电池和新威高精度电池检测系统BTS,针对锂离子电池的性能退化和剩余寿命预测展开相关研究。首先,构造等效电路模型,对锂离子电池的二阶RC等效电路模型进行离线参数辨识,运用SIMULINK仿真验证电路模型的准确性;用含遗传因子的递推最小二乘法分别对一阶RC和二阶RC电池等效电路模型参数进行在线辨识,在动态应力测试工况下验证模型参数辨识结果。然后,对锂离子电池的充放电过程的退化机理进行分析,退化趋势进行试验研究,分析锂离子电池内部结构材料、电化学反应机理、充放电特点,梳理影响锂离子电池安全性和剩余使用寿命的各种影响因素;提取充放电特征曲线的性状参数,给出试验数据驱动的性状参数、内阻特性、容量特性和放电电量的的退化规律。再后,提出扩展卡尔曼滤波(EKF)方法估算电池荷电状态,对电池进行不同倍率充放电,训练各种条件下的荷电状态、充放电电流和电压,运用实验数据验证了卡尔曼滤波估算电池荷电状态的适应性与可行性。采用动态应力功率测试工况对电池的性能进行验证,电池充放电特性用二阶RC等效电路模型来描述。在不同荷电状态情况下对电池进行一系列的混合应力测试实验,确定了等效电路模型。基于多尺度扩展卡尔曼滤波算法,建立电池的状态空间模型,同时对电池的SOC和SOH进行了估算。最后,从锂离子电池性能退化试验数据中选取电池容量增量作为退化量,构建符合维纳随机过程的锂离子电池的剩余寿命预测模型;结合贝叶斯定则,对电池的循环充放电试验数据预处理,引入最大期望算法对模型参数进行迭代更新;将性能退化试验数据分为训练样本和测试样本,验证剩余寿命预测模型的可用性。