近年来,在国家政策和市场的双重驱动下,新能源汽车产业化呈现高速发展态势。而在新能源汽车推广应用过程中,动力电池的健康状态及其性能指标对车辆的动力性和续航能力等具有重要的影响,同时也会严重影响到整车的安全性。因此,开展新能源汽车动力电池管理系统研究和开发,实现车用锂离子电池较为准确的健康状态估计和剩余寿命预测,进而制定出科学合理的电池充放电策略,对于提升车辆综合性能、保障电池组安全运行并延缓电池老化具有重要的意义,也是加快新能源汽车进一步推广普及的关键课题之一。本文依托某校企合作项目,以车用锂离子动力电池为研究对象,针对锂离子电池寿命衰退过程中内部状态难以获取的问题,重点围绕锂离子电池健康特征构建和状态预估算法开发,对基于数据驱动的电池健康状态估计及剩余使用寿命预测方法展开深入研究。利用电量增量分析法对车用锂离子电池进行了健康特征构建,开发了基于长短时记忆神经网络的健康状态估计方法和基于高斯过程回归的剩余寿命预测方法;应用实测电池循环充放电数据对算法预估结果进行了验证。研究和试验结果表明,所提出的算法能够有效提升电池健康状态估计和剩余使用寿命预测的准确性。论文具体研究内容如下:从理论层面,对锂离子电池的工作原理和衰退机理进行分析。基于电池实验数据集,研究了放电倍率、充放电平均SOC、充放电深度等使用条件对电池循环寿命的影响,并研究了SOC和存储温度对电池日历寿命的影响,为电池使用寿命的延长和BMS算法的开发提供了参考和指导,也为后续章节提供了理论和数据的支撑。围绕电量增量分析法和电池内部衰退机理,使用一种改进的电量增量计算方法对电池充电数据进行计算,解决了传统方法应用时存在的噪声大、特征易消失的问题。根据得到的结果,对电池内部的衰退模式进行了分析。同时,从计算结果中提取出电池健康特征,通过相关性分析方法,对所提取的健康特征与电池健康状态之间的相关性进行了验证,为后续电池健康状态估计提供了铺垫。使用提取到的健康特征,以NASA的电池数据作为研究对象,针对电池的健康衰退过程在时序上长期依赖的现象,引入了长短时记忆神经网络模型,将健康特征作为模型输入,电池健康状态作为模型输出,对电池的健康状态进行了实时估计。引入了前馈神经网络和支持向量回归进行估算精度对比,并使用了不同电池验证算法的迁移性。结果表明,基于长短时记忆神经网络的算法在应用于自身SOH估计时误差小于1%,迁移至其他电池后误差小于2%,所提出的算法估算精度优于另外两种算法,同时还具备较强的迁移性。以CALCE电池数据作为研究对象,基于高斯过程回归算法,结合电池寿命预测的具体问题设计了预测流程,以循环次数为输入,剩余使用寿命为输出,对模型内核进行配置,通过极大似然估计和共轭梯度下降法对模型参数进行优化,最终得到电池剩余寿命的单点预测结果和长期预测结果。为了验证模型的预测效果,引入了经验模型中的单指数模型作为对比。结果表明,基于高斯过程回归算法的模型取得的剩余寿命预测平均误差小于8%,较单指数模型减小了30%以上。同时,基于高斯过程回归算法的模型还具备可解释性强、适应性强、有不确定性表达能力的优势。论文为锂离子电池健康状态估计和剩余寿命预测提供了一种较为准确、高效、适应性强的方法,其研究成果可为电动汽车电池管理系统开发提供参考。