锂离子电池因具有能量密度高、循环寿命长和充放电平台高等优点而被广泛应用于电力储能、电动汽车和通讯系统中。然而，考虑到电池的功率、能量、衰退速度和安全性等因素，电动汽车或储能应用场景下的锂离子电池通常都不会在容量的全区间实用。在选定分区间内使用的锂离子电池，其衰退性能会受到多种因素的影响，在不同的区间应力下表现出不同的容量衰退轨迹。基于此，本文对不同区间应力下锂离子电池的循环衰退性能进行了研究，具体内容如下:
　　以2.75Ah18650型号三元材料电池为研究对象，基于电池实际运行工况和衰退机理，分别按照实用区间、相变区间和20％放电深度(DOD)区间划分了11个不同SOC循环区间。参考国内外通用的锂离子电池测试手册，设计了电池分区间循环寿命测试以及不同温度下性能测试的实验规程。选取28块同一批次的锂离子电池，开展了为期15个月的循环老化实验和性能测试实验。
　　基于测试数据对比分析了3类分区间的容量衰退结果，划分电池老化的不同阶段。总结了电池内阻、容量增量曲线和容量再生现象随循环次数的变化规律，并给出容量再生的机理解释。分别分析了恒压充电过程、分区间特征和相变过程等因素对不同区间下电池老化的影响。
　　利用Keras深度学习库完成了基于LSTMRNN网络的锂离子电池分区间循环衰退模型的搭建、初始化和训练过程。基于测试区间数据，实现了任意给定区间下电池循环容量的高精度预测，极大地减少了测试时间。通过参数搜索得到模型的最优超参数组合，并利用快照集成方法对不同极小值处的模型进行融合，进一步提高模型精度。
　　考虑动力电池实际运行工况，提取容量增量曲线峰值高度和峰值位置电压两个健康状态特征参数，与电池容量同时作为多输出高斯过程回归模型的输出，对电池容量进行估计。分别采用单一核函数和组合核函数来探究不同协方差函数对模型输出和准确度的贡献;采用多种关联分析方法，对特征参数和电池容量进行相关性分析，验证了特征选取的正确性以及多输出高斯回归方法的优势;针对历史数据匮乏的情况，对训练数据比例和估计准确性的关系进行研究。最后利用多输出高斯过程回归算法实现了电池组内单体剩余寿命的高精度预测。