锂离子电池目前广泛应用于电力驱动及电力储能等领域。为了确保电池的可靠性,电池健康状态（SOH）估计是电池管理系统（BMS）的一项重要功能,准确的估计出电池SOH能帮助使用者在系统安全和经济效益之间取得更好的平衡。目前大多研究中SOH通常以容量或内阻为表征参数,而对于使用者更关心的可用能量和剩余累积能量却没有在健康状态中体现。本课题从能量的角度出发,重新定义锂离子电池的SOH,综合考虑电池衰退机理和实际运行工况,分析不同分区间下锂离子电池的能量衰退情况,并对电池SOH的估计和预测方法进行研究,具体内容如下:以2.75Ah三元材料锂离子电池作为测试目标,参考国内外锂离子电池的测试标准,将SOC循环区间划分为实用区间、相变区间和20%放电深度区间,设计了电池在不同分区间下的循环寿命测试和性能测试。分析电池在不同分区间下循环寿命测试结果,总结出电池能量衰退的3个阶段;基于性能测试结果对电池不同区间下的衰退特性进行研究,总结电阻、SOC-OCV曲线和容量增量曲线随电池循环次数的变化趋势,并揭示电池恒压充电过程和相变过程等因素对电池老化的影响。以能量为核心参数表征电池健康状态,提出采用可用能量表征SOH及剩余累积能量表征SOH_ER的定义,SOH_ER与电池循环次数呈线性的关系可描述电池剩余寿命。分析能量增量曲线随电池老化的变化趋势,利用峰值位置估计电池可用能量,基于面积等效模型等方法对电池SOH_ER进行估计,并分析估计方法的误差和适用性。基于单一单体电池的衰退曲线,提出一种缩放映射的电池组健康状态估计方法。通过MATLAB GUI构建电池衰退特征提取程序和SOH估计的可视化交互程序。基于长短周期循环神经网络模型（LSTM RNN）对锂离子电池的分区间寿命进行预测。将实验测试数据分为训练数据和验证数据,利用Keras库完成电池分区间衰退模型的构建、初始化和训练。通过输入电池区间上下限,完成对电池任意区间的SOH衰退情况预测。分析误差并对预测模型作出改进,通过对模型层数、学习率和尺寸等超参数组合的循环遍历搜索确定最优参数组合,再利用局部线性嵌入算法（LLF）完成特征参数的融合,进而提升模型的预测效率和精度。