随着人们对能源的需求日益增长。锂离子电池凭借其能量输出稳定,循环寿命长、清洁环保、体积小质量轻等诸多优点,被广泛地应用于各个行业之中。但是锂电池存在着性能退化的问题,作为一整套系统的供能单元,一旦其由于退化而引发故障,就有可能导致非常严重的后果,危害人们的生命和财产安全。因此,对锂电池的剩余寿命进行预测,在其退化至失效阈值之前作出预警,对于锂电池的安全评估具有非常重要的意义。本文将深度高斯过程应用于锂电池剩余寿命预测领域,主要工作如下:(1)对目前锂电池剩余寿命预测的主要理论方法进行了充分分析。结合锂电池退化曲线的特点,选择了深度高斯过程作为本次锂电池剩余寿命预测研究的主要方法。(2)采用深度高斯过程的理论方法,针对NASA PCo E和马里兰大学CALCE的两组工程锂电池数据,通过合理地选择网络层数与核函数,分别设计并建立了对应的深度高斯过程模型对数据进行预测,取得了较高的预测精度,证明了深度高斯过程方法在锂电池剩余寿命预测领域具有较高的可行性。(3)通过与小波神经网络、自回归滑动平均、长短期记忆网络锂电池剩余寿命预测方法进行对比研究,证明了深度高斯过程方法在预测精度和鲁棒性方面都有一定的优势。通过上述工作,本文验证了深度高斯过程在锂电池剩余寿命领域对不同类型锂电池退化数据进行预测的可行性与优点,为锂电池的使用安全提供指导。