1.一种基于灰色粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立锂离子电池循环寿命退化模型：

步骤1‑1，提取预测所需的电池容量数据，进行预处理并剔除离群数据后作为样本数据S；

步骤1‑2，将样本数据S作为灰色预测模型的输入数据序列，计算锂离子电池容量衰减的灰色发展系数a；

步骤1‑3，建立锂离子电池容量在老化过程中的状态转移方程和观测方程：状态转移方程：xk＝xk‑1exp(‑a)+υk观测方程：yk＝xk+ωk

其中，xk为第k次充放电循环周期所对应的电池估算容量值；yk为第k次充放电循环周期所对应的电池真实容量值；υk为系统噪声；ωk为观测噪声；

步骤2，利用粒子滤波算法跟踪电池容量变化：

步骤2‑1，初始化粒子滤波算法，设定相关参数；

步骤2‑2，初始化粒子集，k＝0时，由初始概率分布随机产生粒子集；

步骤2‑3，选取重要分布函数，计算当前时刻粒子权重，更新并归一化当前时刻粒子权重；由归一化的当前时刻粒子权重得到有效粒子数，当有效粒子数小于粒子数目阈值时，执行重采样，得到重采样后的粒子集及权重；输出当前时刻电池容量更新值；

步骤2‑4，进入下一采样时刻，重复步骤2‑2至步骤2‑3，根据状态空间模型对容量状态进行迭代更新，同时粒子分布不断更新，使得粒子分布不断趋近电池老化真实状态；

步骤3，在预测开始时，根据灰色发展系数a进行递推预测，直到每个粒子容量到达设定的阈值，最后根据每个粒子的权重计算预测循环数并给出电池预测剩余寿命的概率密度分布。

2.根据权利要求1所述的一种基于灰色粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤1‑2中的锂离子电池容量衰减的灰色发展系数a利用灰色模型获得，计算方法如下：(0) (0)

步骤①，将样本数据S中的电池真实容量值数据 构成序列X ，则X 可表示为：(0)

步骤②，对序列X 进行1‑AGO(1‑accumulating generation operation)变换得到序(1) (1)列X ，则X 可表示为： 其中

步骤③，在1‑AGO变换的基础上，采用线性动态模型进行逼近得GM(1,1)的一阶方程式表达式为：步骤④，利用最小二乘法方程式求解出a值：

其中B和YN表达式为：

3.根据权利要求2所述的一种基于灰色粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述灰色预测模型可为GM(1,1)模型、Verhulst GM(1,1)模型、新陈代谢灰色模型中的任意一种灰色预测模型。