由于具有能量密度大、循环寿命长、无污染等优点,锂离子电池在通信、电动汽车、航空等行业得到了广泛使用。准确判断锂离子电池的性能退化程度,对于提高电池的运维质量、确保设备正常工作具有重要意义。然而电池性能退化与多方面因素相关,主要包括荷电状态（State of Charge,SOC）、健康状态（State of Health,SOH）和剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）。因此,本文利用锂离子电池充放电特性曲线,开展基于Simulink和数据驱动算法的电池建模、SOC和SOH估计、RUL预测等研究工作。首先,提出一种基于Simulink建模的锂离子电池SOC估算方法。通过对锂离子电池特性进行分析,考虑模型复杂度和精度的情况下,选择搭建二阶RC模型,并结合混合动力脉冲能力特性（Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC）实验和最小二乘法进行模型参数辨识。然后在Simulink上搭建基于无迹卡尔曼滤波算法的SOC估算仿真模型,仿真实验结果表明该方法能够准确的估算电池SOC。其次,提出一种基于混合优化算法和梯度提升决策树的锂离子电池SOH估计方法。采用基于量子粒子群和单纯形的混合优化算法来进行模型参数寻优,确定最优参数,并结合梯度提升决策树算法构建SOH估计模型。将NASA提供的电池实测数据经过处理后的电压、温度和电流向量作为模型输入特征向量,进行训练估计,得到SOH估计值。与目前现有的估计方法和参数寻优方法相比,实验结果表明该模型能够准确估计锂离子电池SOH,并且具有稳定性高、泛化能力强的优点。然后,提出一种基于门控循环单元和马尔科夫链的锂离子电池RUL预测方法。将锂离子电池当前时刻的状态参数以及之前的剩余容量等特征进行特征拼接之后得到输入特征矩阵。采用基于门控循环单元的预测模型对输入特征矩阵进行训练,并采用马尔科夫链算法对模型预测结果进行误差修正。实验结果表明该模型在锂离子电池的RUL预测方面表现优异,相较于其他算法,具有更好的预测精度和更好的鲁棒性。最后,设计基于PyQt5开发框架的锂离子电池充放电监测上位机。该上位机集成上述的SOC估算、SOH估计和RUL预测算法,实时监测锂电池工作状态,并通过人机交互界面将结果呈现出来。