随着科学技术的发展，电子设备成为人们生活的重要组成部分，电子设备故障引发的生命财产损失也越来越多。为了有效的降低此类不良影响，可以对电子设备的故障进行预测，若能在电子设备发生问题前更换故障单元，可很好的避免电子设备失效。电子器件为电子设备的基本组成单元之一，通过预测电子器件的剩余使用寿命情况，可以达到在器件失效前更换新的器件的目标。锂离子电池是许多电子设备的电源提供产品，本文以它为例，介绍了剩余寿命预测的方法，这些方法同样适用于预测其他电子器件的剩余寿命。本文列举了扩展卡尔曼滤波、无味卡尔曼滤波、粒子滤波、无迹粒子滤波和无迹粒子滤波-马尔科夫蒙特卡洛这五种算法在锂离子电池剩余寿命预测中的应用情况。首先介绍了锂离子电池的工作原理、组成结构，从理论上分析了容量退化的原因，建立了锂离子电池的等效电路模型和容量退化模型。然后应用隐马尔可夫模型来描述动态系统，建立了动态系统的状态转移方程和量测方程，与锂离子电池的容量退化模型相结合，建立了锂离子电池容量退化的系统模型。在量测信息已知时，若状态转移为一阶马尔科夫过程，那么可运用递归贝叶斯估计的理论估计系统的状态向量。当系统模型为非线性方程时，可由本文介绍的五种算法来近似估计状态向量。接着分别介绍了这五种算法的概念和计算步骤，并将锂离子电池的已知容量数据带入系统模型，求得系统的状态向量，将求取的状态向量带入量测方程，得到了锂离子电池的剩余寿命。最后通过剩余寿命预测的结果，比较了这五种方法的优劣，发现当已知容量数据较少时，粒子滤波-马尔科夫蒙特卡洛方法也能很好的预测锂离子电池的剩余寿命。卡尔曼滤波体系和粒子滤波体系的方法在目标跟踪、图像处理、自动控制等领域被广泛使用，本文的研究结果表明，这些方法同样适用于剩余寿命预测这个领域。