锂离子电池具有输出电压高、能量密度高、自放电率低、循环寿命长及可靠性高等优点,在车辆、家用设备、通讯以及航空航天等领域的应用变得越来越广泛。如何提高锂离子电池的安全性和可靠性就成为一个非常重要的课题。使用超过寿命的锂离子电池常常会导致火灾和爆炸等事故的发生,因此,准确预测锂离子电池的剩余使用寿命在锂离子电池状态估计和健康管理中起到了越来越关键的作用。针对现有锂电池寿命预测模型中特征构造过程复杂、特征维度过高、预测结果不精确等问题,提出了一种基于LSTM的深度学习模型。该模型首先利用自动编码器,将从电池数据集中提取的高维特征进行降维,实现复杂时域特征的融合,克服了模型信息冗余和计算效率低下的问题。然后使用对时序数据敏感的长短期记忆网络解决了电池寿命预测中存在的长程依赖问题。最后引入注意力机制,赋予对目标值影响更大的特征更大的权重系数,增强了模型对长输入序列的学习效果。利用美国宇航局的锂离子电池循环寿命数据集进行了实验,证明了所提方法的有效性。针对锂电池容量恢复效应对于寿命预测的影响,提出了一种改进的LSTM锂离子电池RUL预测方法。与传统的仅使用单通道数据(即每个循环周期的容量)的方法不同,该方法充分利用电压、电流和温度的多通道充电曲线,提出使用多对一结构来适应基于LSTM的RUL预测方法,使算法即使在容量恢复效应的情况下,也能显著地提高RUL预测精度。这种结构上的改变大大减少了参数的数量,使其具有很好的泛化性能。最后通过了NASA锂离子电池数据集的实验验证。