作为航空航天的大国,我们对航天领域的技术革新从未懈怠,卫星作为高精尖科技的产物,其长久稳定地工作和使用显得至关重要,锂电池作为卫星储能系统的核心部件,对其进行健康诊断研究,检测工作状态,预测电池未来性能衰退情况,搭建完备的电池管理系统等研究。可以有效的预防由于电池故障引发的卫星失效,卫星寿命缩短,避免造成不可挽回的重大损失。本文针对锂电池寿命预测研究,首先,介绍了现有的研究方法,大致可分为两大类,从化学实验角度分析或根据电池的电容、电压、温度等实测数据分析电池的衰退情况。简单介绍了现有的应用于电池寿命研究的算法——递归滤波、卡尔曼滤波等。但实用性不理想,对数据需求量大。其次,介绍了锂电池的工作原理,主要组成部件,并根据NASA开源数据库中的18650锂电池实验数据分析了锂电池退化过程中电池的电压、电容等的变化情况,以及环境因素对电池造成怎样影响,是否会影响电池退化速率。高温或低温会导致电池内部出现怎样的变化等。然后,详细阐述了本文应用的预测算法——长短时记忆网络,从最开始的简单的循环结构起,单纯的循环结构会无限累积最终导致梯度爆炸或消失。在此基础上提出优化方法,即在循环结构中引入“门控”单元,使数据流动态化,避免了误差的无限累积,可以对数据实现良好的预测效果。最后,在选定算法后对算法进行优化,通过数据实验,对网络的层结构、长度、损失函数等进行优化设定,搭建出最为合适的网络架构。对数据进行无量纲处理后,输入网络对网络进行训练,最后实现预测功能。通过与传统的ARIMA模型预测算法进行对比,长短时记忆网络预测效果十分理想。在保证可靠性的前提下大幅度延长了卫星的使用寿命,具有较大的实际应用价值与经济价值。