锂离子动力电池具有高能量密度、寿命长和清洁环保等优点,现已成为新能源汽车的主要动力源。然而,锂离子电池会随着不断地使用而逐渐老化,当其性能下降到一定程度时,电池漏液、绝缘损坏、局部短路等问题都会引发灾难性事故,存在较大的安全隐患。有必要对锂离子电池性能进行科学预测和管理,了解未来电池的退化趋势,在电池达到失效阈值之前及时更换电池,降低因电池循环老化而出现的各种安全事故风险,保证整个电池系统的可靠运行。锂离子电池剩余使用寿命（RUL）是用于表征电池老化程度和当前性能的重要参数,为了准确预测电池RUL,确保系统运行可靠性和安全性,本文提出了基于经验模态分解的锂离子动力电池剩余寿命的混合预测方法,研究的主要内容包括以下几个方面:首先,本文分析了锂离子电池性能老化衰减的主要原因,并讨论了不同种类的电池退化模型及其优缺点。通过详细阐述电池健康状态（SOH）和RUL定义和关联,提出了基于电池SOH的RUL预测方法,并选择电池剩余容量作为本文SOH的定义方法;其次,为了准确地捕获并预测电池原始序列中的整体退化趋势和局部容量回升,基于多尺度分解的思想,利用经验模态分解（EMD）方法将原始时间序列进行多尺度分解,得到表征整体退化趋势的残差和表征容量再生和局部波动的固有模态函数。通过对原始序列的分解和分部分建模思想实现有效捕捉电池容量再生现象的目的,降低原始时间序列的复杂程度。此外,由于分解子序列具有不同的复杂程度,为了找到高低频分界点,提出了基于连续均方误差准则（CMSE）的方法将分解子序列分为高频和低频序列;然后,门控循环单元（GRU）神经网络用于预测具有强烈数据波动的高频子序列,并利用贝叶斯优化方法对GRU模型的超参数进行优化和调整。差分自回归移动平均模型（ARIMA）用于预测剩余的低频子序列和残差,添加了滑动窗口的数据预处理方法提高模型精度,并利用Box-Jenkins建模方法确定模型参数。通过将每个子序列的预测结果进行叠加得到后续循环锂离子电池的SOH预测结果,进一步得到电池剩余寿命;最后,为了验证本文提出的锂离子电池剩余寿命混合预测方法的有效性,利用公开电池数据集中的电池剩余容量数据进行仿真验证,并通过ARIMA等模型进行实验对比分析。结果表明,本文提出的锂离子动力电池RUL预测混合方法具有较高的预测精度。