随着全世界城市化和工业化进程的加快,全球的能源消耗量在急剧地上升,地球上的二氧化碳和污染物排放总量都在逐年的增加,由此引发的气候变暖问题日益明显,对环境造成的污染也变得越发严重。作为主要交通工具之一的新能源汽车,在环境保护和资源利用等方面具有非常大优势,目前正在以迅猛的速度发展,变成未来最具有潜力的产业。动力电池是电动汽车上关键的部件,是其主要的动力来源,故电池自身性能对电动汽车的整体性能优劣产生非常大的影响。近些年来,人们对于高功率、高能量和高安全性电池的追求,使得兼具多种优点的锂离子电池成为电池行业内的佼佼者,已经变成最受青睐的研究对象,然而在经过长期的循环使用之后,会出现电池的性能下降和容量衰退的现象,最后演变成电池寿命终结。因此,为使得电池能够安全可靠地工作,减少因其失效而造成不必要的经济损失和安全事故,需要对其进行剩余容量和循环寿命等方面的预测研究。本文针对锂离子电池寿命预测问题,利用NASA PCo E提供的公开电池数据和自主设计的磷酸铁锂电池循环性能实验数据,主要进行以下的相关研究工作:1.介绍了锂离子电池的结构、特点、工作原理和基本性能参数,详细地分析了几个基本组成部分的材料,以及它们对锂离子电池性能产生的影响,为后续的研究提供了理论基础。2.对锂离子电池衰退机理进行深入的研究和分析,并总结出电池寿命衰减的影响因素,主要将其归纳为内部因素和外部因素两个部分,然后选取电池容量作为评价电池寿命的电化学指标,并利用该指标进行电池寿命的预测。3.针对电池经验退化模型对单体电池适应性较差的问题,采用两种基于数据驱动的方法对电池寿命进行预测,一种是由灰色系统理论产生的灰色模型预测方法,另一种是时间序列分析方法中的ARIMA模型预测方法,然后将实验数据与仿真计算结果进行对比,验证这两种方向预测的精度。4.随着充放电循环次数的增多,电池容量会呈现出很强的非线性退化现象,针对这个问题,在文章中提出利用LSTM算法对电池的退化过程进行追踪和预测,结果表明LSTM算法能够表达出电池的非线性衰退趋势,而且对于采用电池的容量衰退数据进行寿命预测能够有良好的预测能力。但是LSTM算法也还存在着前期预测不够精确的问题,因此提出利用粒子群算法对其进行优化,避免人为选择参数的盲目性,最后再利用改进算法进行仿真计算,并将仿真结果与实验数据对比,结果表明改进算法能够有效地提高电池循环寿命的预测精度。