锂离子电池的体积小、质量轻且能量密度高,目前被广泛应用在各个领域。但是在其使用过程中,仍存在安全性和可靠性的问题,需要对锂离子电池的工作状态进行综合管理。在锂离子电池的管理系统中,其剩余寿命预测是保障电池安全工作的关键技术。论文对锂电池的研究目的是为了实现对其剩余寿命的精确预测,提升锂电池在使用过程中的安全性与可靠性。针对锂电池剩余寿命预测研究,主要完成了以下工作内容:引入美国国家航空航天局提供的锂电池公共数据集,从其中选取了四块电池的数据。对所选电池的数据进行分析,对比了原始数据中不同充放电周期的温度、电流和电压的变化情况。对电池剩余寿命的预测模型设定评价标准,并确定了锂电池剩余寿命预测的步骤,即先通过预测模型预测出电池容量的退化趋势曲线,然后根据退化趋势曲线与容量失效阈值的交点得出最终的剩余寿命值。根据电池容量退化序列为时间序列这一特性,选择了长短期记忆（Long Short-Time Memory,LSTM）神经网络作为基础模型。由于在实际预测过程中,LSTM神经网络模型的预测性能会受电池容量自恢复效应的影响,本文引入完全集成经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）方法,建立了CEEMD-LSTM模型。实验结果表明,相对于LSTM模型,CEEMDLSTM模型提升了剩余寿命的预测精度。为了让预测模型能更加适用于实际工况,使用锂电池的健康因子数据代替容量数据作为预测模型的输入数据。针对数据小样本、非线性的特性,提出了基于支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）方法的预测模型。为了更好的发挥SVR模型的预测性能,使用郊狼优化算法（Coyote Optimization Algorithm,COA）优化SVR得到COA-SVR模型。通过多次实验的对比分析,证实了COASVR模型能比较精确的预测电池的剩余寿命。与CEEMD-LSTM模型相比,COASVR模型的长期预测能力更强,它能实现更稳定、精确的预测。