近年来,随着全球化石能源的日渐枯竭以及大量燃烧化石能源使得环境污染日渐加重。可再生新能源成为人们关注的重点。使用新能源电动汽车代替传统燃油汽车也成为目前发展的主流趋势。而作为电动汽车的动力来源,锂离子电池的安全可靠运行也变得十分重要。并且锂离子电池在许多重要领域,如航天航空和军事领域都有广泛的应用。因此,如何及时判断锂离子电池是否达到寿命期限进而更换电池,以保障设备的安全可靠运行就变得非常关键。本文针对这一问题,对锂离子电池的寿命特性进行研究,研究了寿命数据的预处理方案,提取其局部有效信息特征用于预测。在此基础上提出了一种基于集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）的自适应锂离子电池寿命预测算法。研究了锂离子电池寿命数据的预处理方案。本论文使用的数据是NASA航天局开源锂离子电池寿命数据集。通过对数据特点的分析,针对其为时间序列的特性,利用EEMD将数据分解成一组本征模函数和一个残余分量。这组本征模函数是后续预测的基础。研究了平稳时间序列和非平稳时间序列的预测算法。根据锂离子电池寿命数据特点,分别搭建针对平稳序列的预测算法即差分自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA）;针对非平稳序列的预测算法即长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）对电池寿命实现预测。研究了自适应锂离子电池寿命预测算法。利用经过EEMD分解后的本征模函数数据,对其是否为平稳序列进行自动判别。从而自适应地选择平稳或非平稳序列预测算法实现预测。该算法弥补了上述两种算法只对平稳或非平稳序列预测效果较好的缺点。是一种高精度的锂离子电池寿命预测算法。最后设计了电池寿命预测软件。并且通过绘制预测数据曲线图和计算误差值两种方式对算法进行验证。经实验结果验证,本论文所设计的基于EEMD的自适应锂离子电池剩余寿命预测算法的预测精度较高,可满足实际预测需求。