复杂工程系统具有结构复杂、集成度高、耦合性强等特点，为保证系统安全可靠地运行，关于故障预报与健康管理的研究得到了长足的发展。剩余使用寿命预测作为故障预报的核心课题，是根据系统的运行状态和早期故障端倪来分析系统退化趋势，并对故障可能发生的时间进行预报，可以为视情维修提供理论依据，避免故障征兆继续恶化进而产生破坏性后果。
　　本文对现有的剩余使用寿命预测方法进行了详细的梳理，由于复杂系统的内部结构庞杂并且各组份之间存在关联，难以准确地获取失效机理，而系统在退化过程中存在诸多不确定因素的干扰，这会对观测数据和当前系统状态不利。不论是基于模型的方法还是基于数据的方法都是利用不全面的系统信息构建单一的退化模型，对于复杂系统寿命研究是存在局限性的，两者的预测效果在准确性、鲁棒性、普适性方面有待提高。因此，本文将锂离子电池作为复杂非线性系统代表，预测其剩余使用寿命。
　　首先，从电池容量的角度定义电池健康状态，根据历史容量观测数据建立双指数经验退化模型，通过无迹卡尔曼滤波算法不断修正模型参数直到观测阶段结束。然后，将滤波器的残差序列作为训练数据建立相关向量机模型，并使用预测的残差数据校正先验估计，以无迹卡尔曼滤波与相关向量机互补组合的方式恢复滤波器的更新能力。其次，为提高预测模型的泛化性能，基于融合预测引入集成学习算法，通过样本扰动建立若干个子融合模型，使用简单平均法整合所有的电池容量预测值，将平均预测结果作为集成模型的输出。最后，考虑到子模型的多样性会引发更多的不确定性，部分子模型的预测结果出现异常偏离，使用隔离森林算法对其进行异常识别和标记，对比三类异常检测标准下的集成效果，分析异常预测值对电池容量未来整体退化趋势的影响，以多模型组合方法预测电池剩余使用寿命。