随着当今社会各个领域的发展进步对新能源与新型环保技术的需求和重视。锂离子电池作为新型能源的代表,因其具备环保节能、小巧轻便且续航能力高等优点,自面市以来就受到高度重视。作为电源系统中重要组成部件,锂电池的工作状态及剩余寿命对整个系统的稳定、长效运行起着关键性作用。本文立足于基于相关向量机（RVM）的锂离子电池剩余寿命预测研究。针对电池在周期循环工作中的不完全充放电特征,使电池容量随着充放次数的增加,而不断衰减的现象。并且在前人对影响电池容量的间接特征因素选取研究基础上。考虑到不同特征因素对锂离子电池寿命预测结果的影响程度不同,提出一种基于主成分分析（PCA）的特征因素变量加权建构方法,对电池容量衰减进行预测研究,文章主要工作内容如下:（1）深入了解和学习锂电池健康管理和剩余寿命预测研究的重要意义。系统学习主成分分析基本思想及其进行数据处理工作的理论基础和实践意义,以及相关向量机进行锂电池在线剩余寿命预测的工作机理。（2）基于已有文献关于对锂电池性能退化和失效机理进行的研究进行总结和分析,依据锂电池充放电循环电池容量及性能数据的变化特点,从锂电池充放电过程中,可监测的数据集中选取了3个特征因素变量用来间接表征电池的健康状态。（3）由于基于传统相关向量机对锂离子电池进行在线寿命预测时,考虑的特征单一,导致预测精度不理想。为此提出预测值加权线性融合的方法,对不同特征变量的预测结果线性融合得到可以考虑多变量因素的预测结果。（4）将3种特征因素变量作为研究对象,根据PCA基本数学思想及工作原理,确定得分矩阵;分析矩阵中不同得分向量对原数据矩阵特征覆盖程度,进而加权构建得到相应融合后的特征向量,并作为相关向量机的输入,建立RVM锂电池在线剩余寿命预测模型,得出预测结果。对比单一变量预测值加权线性融合的方法,所提基于PCA变量加权建构处理方法,计算量减小,适用性广泛。同时预测结果与电池真实容量值拟合程度更好,可以从根本上更好的解决问题。