为了减少化工能源等传统能源对环境的影响,新型动力电池和高效储能系统一直以来是专家研究和发展不可缺少的内容。而锂离子电池（Lithium Ion Battery,LIB）由于其比能量高、低自放电、循环性能好、无记忆效应和绿色环保等优点,是目前最具前景且最好的二次电池和发展最快的化学储能电源,广泛应用于消费电子和电动汽车等领域。锂离子电池作为市面上综合性能指标最为优越的新型电池,其安全性和可靠性一直都是在应用中被十分关注的问题。电池故障会造成用电设备性能下降,严重的甚至会使任务失败,从而增加运行成本。所以,必须对锂离子电池及时进行性能和剩余寿命（Remaining Useful Life,RUL）检测,使其健康管理系统更为完善。做好这些能够帮助用户更好地获取电池在各个阶段的状态信息,从而降低使用过程中因电池衰减而产生的风险;而且能够让用户提前做好维修方案,使电池的使用更加高效;此外,还能提前规避各种由电池故障引发的事故,使电池的运行更加安全。因此如何对锂离子电池进行精确的RUL预测一直是各位专家研究的重点之一。为了实现锂离子电池的剩余寿命预测,本文提出了一种基于频谱分解框架的方法,该方法的简单介绍如下:这是一种基于数据驱动的光谱分解框架（Koopman-CBM）,用于系统的多阶段诊断和预测。该框架借鉴了一种基于Koopman算子理论的高阶全最小二乘动态模态分解方法（简称THDMD）。具体地说,考虑到实际实验中存在一维时间序列形式的噪声测量信号,该方法嵌入了时滞快照以增加空间复杂度,并利用全最小二乘算法补偿测量噪声的影响,从而提取准确的动态特征。获得的去噪模型特征（即,本征值,本征函数,库普曼算子）是有效的预测健康阶段的实际系统。同时,利用Koopman算子作为与非线性动力学相关的线性预测器,可以进行高精度的RUL预测。在锂离子电池退化规律预测数据集上对该框架进行了实验验证。结果表明,与标准动态模态分解（Dynamic Model Decomposition,DMD）方法相比,我们的方法能够识别临界退化阶段,并实现更高的RUL预测精度。