在经济日益增长的今天,锂电池已经在各行各业中得到了广泛应用。但锂电池在循环使用过程中受高温、隔膜老化、使用不当等因素影响,电池性能逐渐退化,间接导致用电设备性能下降并引起设备故障,造成巨大的人力物力财力损失。因此,需要对锂电池进行剩余寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测。由于锂电池循环周期较长,难以获取较多老化数据,因此锂电池RUL预测存在小样本问题。针对小样本条件下锂电池RUL预测精度低的问题,本文主要通过融合专家知识的方法进行解决。主要工作如下:1)提取间接健康因子。首先,根据锂电池内部化学反应,分析影响其老化的因素。其次,基于NASA锂电池老化数据集和CACLE锂电池老化数据集提取了6个间接健康因子,分别为等压升充电时间间隔、等流降充电时间间隔、等压降放电时间间隔、等时间充电电压升、等时间充电电流降、等时间放电电压降。最后,通过Pearson相关系数和Spearman相关系数验证了本文所提取的间接健康因子的有效性。2)建立基于优化算法改进BP神经网络的锂电池RUL预测模型。首先,基于BP神经网络建立锂电池RUL预测模型。其次,针对随机的初始参数易导致BP神经网络训练过程陷入局部最优的问题,分别采用遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法对其初始权值和阈值进行优化。最后,以平均误差为评价指标,对比不同优化算法的优化效果可得,在锂电池RUL预测领域,遗传算法优化效果更好。3)建立融合专家知识的锂电池RUL预测模型。首先,通过绘制所提取的间接健康因子与容量间的曲线来获取专家知识,通过分析,共有6条单调性专家知识和1条凹凸性专家知识,通过求导的方式对专家知识进行数学表达。其次,以专家知识作为约束条件,通过KS凝聚函数将7个约束条件凝聚为1个约束条件。再次,采用增广拉格朗日乘子法将专家知识融入GA-BP神经网络训练过程中,训练融合专家知识的GA-BP神经网络锂电池RUL预测模型,与传统GA-BP神经网络相比,本文所改进算法预测精度有明显的提升。最后,通过五重交叉验证对所改进算法的泛化能力进行验证,结果表明该算法具有较强的泛化能力。4)设计一套融合小样本数据的锂电池RUL预测软件。该软件对本文中所提取的间接健康因子、基于优化算法改进BP神经网络的锂电池RUL预测结果、融合专家知识的GABP神经网络锂电池RUL预测结果进行展示。