摘要： 锂离子电池剩余使用寿命（remaining useful life，RUL）的准确预测有助于检测电池的健康状况并提高电池工作时的安全性，具有重要的研究意义和实践价值。然而，由于锂离子电池衰退的非线性以及电池模型的复杂性等问题，对电池RUL的预测变得困难。使用双指数退化模型结合扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter，EKF）算法来预测锂离子电池的RUL，利用Matlab进行了锂离子电池RUL的预测仿真，并将仿真结果与NASA容量数据进行了比较分析。仿真结果表明，双指数退化模型结合EKF算法对电池RUL的预测结果与实际结果之间的偏差较小，总体平均绝对误差约为10.9%，具有较高的精度。

关键词: 锂离子电池；RUL预测；双指数退化模型；扩展卡尔曼滤波

中图分类号: 

• TM911