锂离子电池因为有着能量密度高,使用寿命长,对环境无污染等优点,被广泛使用在各个领域作为能源提供设备,其中使用最为成熟的领域包括航天系统、电动车、军用通讯设备等领域。近年来各个国家都大力支持锂离子电池的研究工作,其中最为重要的部分为电池管理系统。电池管理系统通过收集电池内部相关数据,计算电池健康指标、剩余寿命等,来指导相关人员更好地使用设备,防止危险事件的发生。由于电池属于一种非线性系统,内部化学反应原理复杂,使得电池剩余寿命预测准确度较低,相关人员对此进行了大量的研究,提出了各种方法提高剩余寿命的预测准确度。目前大多数的预测都是采用单一模型,例如多项式模型,指数模型,Verhulst模型,这些模型无法准确的描述容量退化过程。本文提出了将多个模型通过集成学习来进行模型融合预测电池剩余寿命,提高剩余电池寿命预测准确度。本文主要研究内容如下:首先,对于目前常见的容量退化模型,由于无法准确描述容量的退化过程,因此本文寻找与容量相关性特征较高的特征进行容量预测。在特征选择中使用Pearson系数、最大信息系数(Maximal information coefficient,MIC)、距离相关系数等相关性系数进行特征选择,以及使用递归消除特征法、Las Vegas Wrapper等方法进行特征重要性排序。其次,由于在预测起始点之后,健康因子无法获取,在健康因子的预测中采用相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)和神经网络算法。接着在预测得到的健康因子的基础上使用线性回归进行容量退化模型的参数估计,最后进行电池容量预测以及电池剩余寿命预测。最后研究了目前常用的容量退化模型,将多个容量退化模型使用集成学习的思想提高预测精度。本文采用随机森林算法以及极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)集成学习方法,进行模型融合,通过参数调优,最后通过实验进行两种方法的对比。