陈 万，蔡艳平，苏延召，姜 柯，黄 华

(火箭军工程大学，陕西西安 710025)

锂离子电池已被广泛应用于民用和军用领域，因此其在工程应用中的安全性成为人们关注的焦点[1-2]。预测与健康管理(prognostics and health management，PHM)技术能够有效监控锂离子电池的健康状态，提高电池工作时的安全性，其中剩余寿命(remaining useful life，RUL)预测是实现PHM 的基础，因此成为当前研究的热点。

电池性能退化最明显的特征就是电池容量逐渐变小，内阻逐渐变大，因此电池容量和内阻是表征锂离子电池健康状态(state of health，SOH)的直接健康因子(health index，HI)。目前大多数锂离子电池RUL预测的研究都是采用容量和内阻作为HI[3-4]，然而容量和内阻大多数情况下只能在实验的条件下才能获得。对于实际工作状态下的锂离子电池，其内阻监测比较困难并且测量费用较高；此外当前容量的获取方法主要是采用基于监测电压电流等参数的安时法，实际应用中存在累积误差，并且由于实际工作中的锂离子电池一般不会处于完全充放电的工作状态，因此采用安时法估计的容量并不准确。可见基于容量和内阻的RUL预测方法并不适用于工作状态下的锂离子电池，基于此，有学者提出采用易于测量的电池特征参数来实现锂离子电池RUL间接预测[5-7]。Liu等[8]通过提取电池放电过程中的电压电流特征获得了等压降充电时间序列，采用Box-Cox 变换优化提取的HI，最后采用优化的相关向量机实现了锂离子电池RUL间接预测。但有学者提出电池的放电状态会因工作状态的不同而变化，充电状态相对来说更加稳定，因此从充电过程中提取间接HI更符合实际[9-10]。……