锂离子电池作为重要的储能装置具有比能量大、输出电压高、使用寿命长等优点,目前在电子产品、动力能源、军用设备和航空航天等多个领域被大量使用。在锂离子电池长期工作中,其性能衰减引起的放电容量下降、内阻增加会导致电池发生失效故障,严重影响用电设备的正常工作,如何高效且高精度地预测健康状态和剩余使用寿命是解决上述问题的关键。本文将锂电池作为实验对象,针对其健康状态评估和剩余使用寿命预测中存在的问题进行深入研究。主要研究内容如下:（1）本文首先介绍了锂离子电池的研制历史、相关定义和电池管理系统,对该领域国内外的研究进展进行了分析,对常见的研究方法进行分类、综述和总结。然后简要说明了锂电池的内部结构、工作原理、性能指标等方面的内容,并利用实验平台对18650型号锂电池进行了退化实验和性能测试,研究了放电倍率、环境温度和电池退化等因素对其性能减退造成的影响。最后就本文所要应对的问题和使用的机器学习算法作了较详细的论述。（2）针对电池数据存在的容量再生现象,受到信号分解再集成思想的启发,研究了一种基于变分模态分解与宽度学习系统相结合的方法来估计锂离子电池的健康状态。首先使用变分模态分解算法将健康状态数据分解为退化趋势分量、容量再生分量和随机波动分量。接着使用宽度学习算法对各分量分别进行训练和估计。然后多个分量的估计结果进行融合形成健康状态总体估计值。最后使用三种数据集验证该方法的有效性,实验结果表明本文研究的估计方法能够显著提高精度、泛化能力强。（3）针对宽度学习算法存在的随机性以及缺乏不确定度表达能力的问题,研究了一种将宽度学习系统与相关向量机融合的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先使用变分模态分解把电池容量数据进行分解,得到多个本征模态函数和余量,使用相关性分析证明余量可以代替容量进行模型训练。然后设置不同的预测起点使用宽度学习算法来进行特征提取。接着将特征矩阵输入相关向量机,最终输出融合算法的预测值。最后基于NASA、马里兰大学和实验平台的数据验证该方法的有效性,实验结果表明融合算法实现了不确定度表达,其预测精度与其他机器学习算法相比具有较大优势,抗干扰能力强。