锂电池如今已经在各行各业中扮演者至关重要的角色,因其突发性地故障或者损坏会导致重大的财产损失甚至人身安全事故。以往的定期维修方法已经不足以保证锂电池能够长时间稳定可靠地运行,因此,逐渐被预测性维护技术所替代。作为预测性维护的核心理念,剩余寿命预测技术成为了当下的研究热点,该技术能够在锂电池寿命终结之前对其剩余寿命进行预测,给工作人员提供充分的时间以做出适当的维护策略。粒子滤波算法在针对锂电池剩余寿命预测的研究中被广泛采用,针对粒子滤波算法在锂电池剩余寿命预测中存在的缺陷,本文主要做了以下工作:在进行剩余寿命预测时,粒子滤波存在的粒子退化问题会引起有效样本数目减少,使得对参数的估计精度不高,误差过大的参数最终会导致预测的精度下降。针对粒子滤波预测精度不高的问题,本文将群智能优化算法与粒子滤波算法相结合,利用群智能优化算法中的智能寻优策略优化粒子滤波算法中的粒子,使其更加靠近真实状态,增加有效样本数目,改善粒子退化问题,提高粒子滤波算法的估计精度,从而有效改善其预测精度不高的问题。本文首先将粒子群优化算法与粒子滤波算法结合,利用粒子群优化算法中的位置更新和速度更新方法来优化粒子滤波算法采样后的粒子,使其具有更佳的位置和更大的权值,增大了每个粒子的效用;其次本文将人工鱼群算法引入粒子滤波算法中,利用人工鱼的觅食行为和聚群行为驱动采样后的粒子向高似然区域靠近,优化粒子滤波的估计性能,提高其预测精度。本文采用马里兰大学的锂电池加速退化试验数据对优化后的算法进行仿真,实验结果证明,本文提出的两种改进算法相比标准的粒子滤波算法在锂电池的剩余寿命预测中均有更好的效果。