锂离子电池以输出功率大、能量密度高、充放电速度快、自放电率低、无记忆效应、绿色环保等优点成为理想的储能装置，被广泛应用在航空航天、汽车、军事装备及消费类产品等众多领域。

然而锂离子电池在循环使用过程中，由于电极活性材料的不可逆溶解、钝化膜的形成生长、电解液的分解以及进而引起的电池内部晶体结构变异破坏，都会导致其性能逐渐衰退，最终会间接引起用电系统（设备）的功能下降或故障。因此，快速准确地估计电池健康状态并实现实时在线预测其荷电容量与剩余使用寿命等参数信息，对提高锂离子电池和用电系统（设备）的安全性和可靠性具有重要意义。

锂离子电池的剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）是指在一定的充放电条件下，电池性能或健康状态退化到不能满足设备继续工作或规定值（失效阈值）之前所经历的充放电循环次数。

近年来，针对电池剩余使用寿命的估计理论及预测算法研究深受国内外专家学者的高度重视。目前基于电池机理模型的研究已较为成熟，且基于模型方法实现RUL预测成为可能，该方法依托电池的退化机理、负载条件及电极材料属性并结合失效机制对RUL进行预测，以对象模型架构确定为应用前提，精度取决于模型建立的完善准确程度。

比如：K. Darcovich等在准确架构电池模型的前提下，提出耦合数值算法预测电动汽车的锂离子电池剩余寿命；G. Ning等运用计算物理学中第一性原理建立充放电仿真模型，模拟验证电池循环工作性能变化；R. E. White等将电池衰减过程分为三个阶段，利用单粒子物理机理性能模型仿真分析其寿命循环衰减过程。

以上方法单纯利用经验退化模型来模拟预测电池充放电衰退过程，具有一定的应用局限性。粒子滤波（Particle Filter, PF）算法是目前应用较为广泛的一类基于模型的电池RUL预测方法，该算法主要以贝叶斯理论和蒙特卡洛方法近似得到目标系统的真实状态最小方差估计。然而，由于标准PF算法中重要性采样选用先验概率代替重要性函数，且等效条件假设的原因造成算法的自身缺陷（粒子退化、枯竭及收敛性），从而影响算法的应用和推广。

为解决算法自身不足，国内外学者提出了很多改进算法，虽然研究已取得一定进展，但改善方法大多依靠相关算法的相互补充融合，同时受到电池本身性能、负载条件与使用环境的影响，改进算法在锂离子电池RUL预测方面仍存在诸多问题，如预测精度、鲁棒性、时效性等。

基于此，桂林电子科技大学的研究人员以电池容量衰退经验模型为核心，建立锂离子电池状态跟踪与容量预测估计模型。

首先通过贝叶斯理论对历史样本进行状态跟踪建模，优化训练算法辨识物理模型参数与重采样策略。采用状态跟踪训练优化后最新量测信息，取代序贯重要性采样过程中未考虑观测噪声的量测信息，指导产生新的提议分布更新粒子重要性权值计算的方法，来改善粒子退化现象。

同时基于马尔科夫链-蒙特卡洛（MCMC）方法中的M-H（Metropolis-Hastings）抽样算法丰富采样粒子多样性，改良重采样策略来解决由其引起的粒子枯竭问题，并通过仿真揭示出不同跟踪集S和粒子数M等模型参数对预测结果的影响规律，继而构建实时更新提议分布、MCMC方法与粒子滤波算法优化融合的状态跟踪与剩余使用寿命预测模型——基于MCMC的更新改进粒子滤波融合算法模型。

研究结果表明，所提出的基于MCUPPF算法的锂离子电池状态跟踪与RUL预测估计模型，具有状态跟踪拟合度好、RUL预测精度高、计算效率性能优良以及较强的稳定鲁棒性、泛化适应性、通用有效性等优点，为今后的锂离子电池状态跟踪与RUL预测研究工作提供了一定的参考和借鉴意义。

另外，在现有的研究成果工作基础上，研究人员还指出未来的研究方向：

1）增加补充包括温度在内的其他外部环境因素的电池充放电实验，以获取更为贴合真实运行工况下的容量数据，实现完善外部环境多因素影响下的锂离子电池状态跟踪与RUL预测研究工作。

2）针对容量“跳水”特性和状态空间模型噪声分布复杂未知问题优化本文提出的融合算法，实现完善各种类型电池、不同训练阶段方案下“完整”生命周期的锂离子电池RUL预测与状态评估工作。

以上研究成果发表在2020年第18期《电工技术学报》，论文标题为“基于改进粒子滤波算法的锂离子电池状态跟踪与剩余使用寿命预测方法”，作者为焦自权、范兴明、张鑫、罗奕、刘阳升。