锂离子电池的使用在我们的生活中起着非常重要的作用,例如移动电话、计算机、电动车辆和电气设备。然而锂离子电池的安全性和可靠性,近些年来受到许多公众和学者关注。因此,近些年在电子系统故障预测和健康管理的研究课题中,锂离子电池的剩余寿命预测成为了热点。为了提高锂离子电池的可靠性,对锂离子电池剩余寿命准确的预测和其结果的不确定性表达是至关重要的。为了准确的预测锂离子电池剩余使用寿命,本文选择以粒子滤波算法为基础。首先介绍了锂离子电池的组成和工作原理,并分析其失效机理。以锂离子电池的容量衰减为特征建立相应的模型,使用粒子滤波算法对其剩余寿命进行预测。由于粒子滤波算法强烈的依赖锂离子电池的模型,并且还存在重采样过程中粒子匮乏现象,因此提出无迹粒子滤波算法(UPF)的锂离子电池剩余循环寿命预测方法,在牺牲部分计算复杂度的前提下,解决粒子退化问题,从而提高滤波精度。针对单一算法存在不可避免的缺陷,并且为了增加粒子的多样性,论文又提出了一种基于模型和数据驱动的混合型方法即人工免疫的粒子滤波算法。通过数据驱动的特性和研究对象的模型,取其各自优势,使算法的预测性能改善。该算法具有全局多样性寻优功能,本文就是利用此特点来改善粒子集的多样性,从众多的粒子中选择较好的粒子用于锂离子电池剩余寿命预测分析,提高预测精度。最后对寿命预测的结果进行了不确定性的量化估计,为锂离子电池系统的维护提供了决策参考信息。