随着科技的发展和环境、能源问题的日益严重,在环保和节能方面具有很大优势的新能源汽车逐渐进入了人们的视野,成为了当今最有发展前景的产业。动力电池作为电动汽车的主要动力来源,其使用性能对电动汽车发展具有重要影响。锂离子电池与其他电池相比,在能量密度、功率和综合性能等方面具有较大的优势和发展潜力。本文以电动汽车动力电池容量衰退的问题作为研究对象,对锂离子电池的衰退机理和剩余使用寿命预测进行了深入的研究。首先,对锂离子电池的结构、工作原理、电路模型和性能指标等方面进行了分析,为后续研究提供了理论基础。其次,对锂离子电池衰退机理进行了分析,研究对锂离子电池的性能和容量产生影响的因素。基于电化学理论分析电池老化的原因,研究在搁置状态、循环使用状态、充放电过程下锂离子电池的衰退机理;通过对比不同温度、不同放电电流下容量衰退曲线,得出影响锂离子电池寿命的外部因素。最后,对锂离子电池的剩余使用寿命的预测方法进行研究。采用改进的最小二乘支持向量机算法对剩余使用寿命进行预测。首先对容量衰退数据进行模糊信息粒化处理;其次将粒化后的数据输入给最小二乘支持向量机建立预测模型;然后采用粒子群优化算法对其惩罚参数和核函数参数进行优化;最后用该模型对锂离子电池的剩余使用寿命进行预测。并与基于灰色预测模型、BP神经网络、自回归滑动平均模型三种常规算法的预测结果进行对比,结果发现采用的改进算法的拟合效果更好、预测精度更高。在以粒子为单位的信息处理中,模糊信息粒化具有突出的优势。而粒子群算法可以优化最小二乘支持向量机,避免人为选择参数的盲目性,提高模型的预测精度。因此本文采用的改进最小二乘支持向量机预测方法比常规的预测方法能更精确的预测锂离子电池的剩余使用寿命。