锂离子电池(简称锂电池)是一种绿色的高能充电电池,它具有放电电压稳定性高、工作时对外界温度限制宽、循环使用寿命长、所占空间体积小、电池质量轻、对环境无危害等优点,因此锂电池被广泛应用于电子产品、电动汽车、航空航天等领域。但是锂电池在工作过程中性能会逐渐衰减,有时候还可能发生意外的故障会导致锂电池失效而产生严重后果。因此对锂电池的健康状态监测和剩余循环寿命预测是至关重要的,这方面的研究对进一步指导锂电池的运行和维护,对于系统的安全具有重要意义。本文的主要工作有:(1)选择基于数据驱动的方法建立高斯过程回归模型,对锂电池的电压、电池容量的数据进行处理。对锂电池的健康状态和剩余使用寿命进行了预测和分析。同时,把预测结果和人工神经网络的方法进行对比,分析选择高斯过程回归的优越性。(2)研究了建立高斯过程回归模型中核函数选择的问题。对不同的核函数进行分析、比较和组合,将核函数分为局部核函数和全局核函数,针对电池数据的特点选择了最佳的核函数或组合核函数,提高了预测结果的精确度。(3)把稀疏高斯过程回归运用到锂电池的数据处理中。选取了稀疏伪输入法进行建模,在保证精确度的前提下,有效地减少了建模的计算量,提高了用高斯过程回归模型处理电池数据的实时性。