随着社会经济和储能技术的发展,锂电池以其放电电压稳定性高、循环使用寿命长、体积小质量轻、绿色环保等优势,广泛应用于社会各个领域。但是锂电池存在健康问题,其性能会随着使用不断退化,有时候还可能发生意外的故障导致锂电池失效而产生严重后果。因此,根据历史监测数据对锂电池健康进行预测,对于锂电池的运行和维护具有重要的意义。本文采用数据驱动方法,将高斯过程回归应用到锂电池健康预测领域,对锂电池的健康状态和剩余使用寿命进行预测研究。本文的主要工作有:(1)针对当前高斯过程回归在选择核函数时,没有统一的理论支撑的问题,系统分析了单一核函数和核函数的超参数对预测分布的影响,在此基础上引出组合核函数,使用基于组合核函数的高斯过程回归模型对锂电池的健康状态和剩余使用寿命进行离线预测,与使用单一核函数进行预测的结果对比发现,基于组合核函数的高斯过程回归在保证局部学习能力的同时提高了泛化能力,有效地提高了预测精度。(2)为解决高斯过程回归在面对大数据集时,时间复杂度过大导致回归预测时间过长的问题,采用标准高斯过程回归、稀疏伪输入法、迭代高斯过程回归方法进行建模,并就时间复杂度和预测精度进行比较。结果表明,迭代高斯过程回归方法,相对于稀疏伪输入法具有更高的精度,相对于标准高斯过程回归能在保证精度的前提下,有效地减少回归预测时间。(3)针对高斯过程回归无法根据新样本实时更新预测模型的问题,使用迭代高斯过程回归方法进行锂电池健康状态的预测,并与标准高斯过程回归方法进行比较,在保证精度的前提下,迭代高斯过程回归方法可以根据新获取的样本动态的更新预测模型,不需要重复进行历史样本训练,相对于标准高斯过程回归具有更快地更新速度。