随着能源短缺和环境污染等问题的加剧,氢燃料电池由于其高效环保的优点,广泛应用于交通运输、分布式发电和便携式电源等领域。然而,燃料电池的耐久性制约了其大规模的商业化发展。由于燃料电池性能退化机制复杂,难以通过机理模型对电池的剩余寿命进行预测。虽然目前根据实验数据实现的短期预测相对测量值的预测结果拟合度高,但是无法实现对电池未来长期状态的判断。为了解决这一问题,本文以实验数据为基础,利用深度学习和粒子滤波构建了氢燃料电池剩余使用寿命的长期预测框架,分别对数据模型和经验与半经验模型进行长期预测的有效性验证,实现了基于数据的氢燃料电池剩余使用寿命预测研究。针对数据模型只依赖数据本身的特性,对选用的实验数据进行分析处理,以加强模型对电压衰减信息的学习。采用长短时记忆网络模型对数据进行训练,以短期预测框架为基础,改变预测阶段数据的输入方式,测试长期预测的效果。长短时记忆网络模型经过调试实现了短期预测结果精度的提升,但无法对受随机波动影响的电压衰减趋势进行有效的长期预测。为实现对电池退化的长期预测,根据实验数据确定经验电压衰减模型,通过粒子滤波对电压衰减状态进行跟踪,估计模型参数。添加启停堆导致的电压恢复效应,利用经验模型对未来电压进行状态外推估计,实现电池剩余寿命的长期预测。针对预测过程中出现的偏差,分别采用迭代训练方法和遗传算法两种方式实现经验模型参数的优化。通过各模型间的对比及多预测起始点的测试,验证了基于遗传算法优化下的粒子滤波模型可以实现快速准确的长期预测。针对经验模型以电压衰减趋势为基础的限制,缺乏对电池退化的内在洞察力。对此,采用极化方程推导的半经验模型,根据实验中测量的各时段极化曲线反推模型的时变参数,利用时变参数及其导数还原电压的衰减趋势,通过粒子滤波对参数的跟踪,实现对燃料电池长期剩余使用寿命更加快速精准的估计。本文以氢燃料电池的实验数据为基础,测试了数据模型和经验与半经验模型对电池剩余使用寿命预测的影响,通过长短时记忆网络和粒子滤波的预测框架完成了长期预测方法的研究,实现了对燃料电池剩余使用寿命的快速准确预测,具有实际的工程运用意义,为燃料电池寿命预测提供了一种新的思路。