随着当今社会的迅猛发展和科技水平的不断提高,能源问题开始逐渐在社会发展中占据重要位置,因此锂离子电池作为重要的储能装置被广泛应用与生产和生活中,同时锂离子电池健康管理和循环寿命预测问题也开始成为学者们关注的重点。锂离子电池剩余循环寿命的预测研究对于评估电池可靠性,以及维护系统的安全稳定具有重要意义。针对锂离子电池剩余循环寿命预测,论文将理论方法与实际相结合,主要做了以下工作:首先,对锂离子电池的退化状态进行识别,通过找到合适的健康因子表征电池的退化状态,决定锂离子电池剩余寿命预测效果好坏的首要因素就是锂离子电池健康因子的选取,由于容量作为电池的直接健康因子无法通过测量得到,本文选取三个特征进行健康因子构建,并通过对容量估计结果对比筛选出合适的特征作为锂离子电池的间接健康因子。其次,论文主要针对锂离子电池剩余循环寿命的具体预测方法进行探讨研究,将粒子群用于对支持向量回归机中的三个关键参数的最优值选取,但由于其有时会出现陷入局部极值的情况,本文引入混沌优化算法,通过混沌变量具有遍历性的特点改进标准粒子群优化算法,使其能够获得全局最优值,并将改进后的混沌粒子群优化支持向量回归机的预测模型应用于锂离子电池剩余寿命预测。再将混沌粒子群优化的支持向量回归模型作为集成学习AdaBoost模型的弱回归器,通过多个弱回归器进行组合构建强回归器,使得锂离子电池寿命预测精度能够进一步提升。并用公开数据集进行仿真实验,对论文提出的方法的可行性加以证明。最后,进行了具体实验平台的搭建,对18650锂离子电池进行老化实验,并对具体的实验过程进行介绍,通过已经测量的数据对锂离子电池退化状态进行识别。