1.基于LSTM和PF的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用Spearman相关性分析提取锂离子电池性能退化特征参数：从锂离子电池电压、电流和温度中提取特征参数，并利用Spearman相关性分析确定能够表征锂离子电池性能退化的特征参数；

步骤2，利用改进主成分分析法构建健康指数HI：对主成分分析法进行改进，在消除量纲及数量级差异时保留特征参数信息差异性，利用改进主成分分析法融合特征参数代替容量作为锂离子电池健康指数；

步骤3，基于长短时记忆LSTM神经网络和粒子滤波PF预测锂离子电池剩余使用寿命：训练LSTM预测模型预测锂离子电池容量，以双指数容量退化模型为PF预测模型状态转移方程，以LSTM预测模型得到的容量预测值作为观测值，在粒子滤波算法的每一次迭代中更新调整锂离子电池容量预测值，比较锂离子电池容量预测值与锂离子电池容量失效阈值CapEOL，预测锂离子电池剩余使用寿命。

2.根据权利要求1所述的基于LSTM和PF的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述利用Spearman相关性分析提取锂离子电池性能退化特征参数包括放电平台期时长DST、放电平台期电压变化率DVT、放电最高温度出现时间DTMT及恒流充电时间CST。

3.根据权利要求1所述的基于LSTM和PF的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述利用改进主成分分析法构建健康指数HI包括以下步骤：*

步骤2.1，构建锂离子电池性能退化特征参数矩阵P，如式2.1：其中n为样本数，i＝1,2,…,n， 分别为第i个循环放电平台期时长、放电平台期电压变化率、放电最高温度出现时间及恒流充电时间；

步骤2.2，改进主成分分析法标准化过程，在消除量纲及数量级差异时保留特征参数信息差异性，改进的标准化方法如式2.2所示：其中 为第j个特征参数的均值，xij为第i个循环第j个特征参数 的标准化值，j＝1,

2,3,4，标准化性能退化特征参数矩阵P如式2.3：其中DSTi,DVTi,DTMTi,CSTi(i＝1,2,…,n)分别为第i个循环放电平台期时长、放电平台期电压变化率、放电最高温度出现时间及恒流充电时间的标准化值；

步骤2.3，计算标准化特征参数矩阵P的协方差矩阵COVp：T

其中，P为矩阵P的转置矩阵；

步骤2.4，计算协方差矩阵COVp的特征值并按降序排序，排序后特征值为λ1,λ2,λ3,λ4，各特征值对应标准特征向量为V1,V2,V3,V4；

步骤2.5，计算排序后各特征值对应贡献率和累积贡献率，如式2.5、2.6所示：其中，当，i＝1,2,3,4时，λi为第i个特征值，Ci为特征值λi的贡献率，CSi为特征值λi的累积贡献率；

步骤2.6，以累积贡献率CSi大于等于90％为依据确定主成分，计算得分矩阵作为锂离子电池健康指数，如式2.7所示：

*

其中m为主成分个数，Vj为主成分对应标准特征向量，HI为锂离子电池健康指数。

4.根据权利要求1所述的基于LSTM和PF的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，基于长短时记忆LSTM神经网络和粒子滤波PF预测锂离子电池剩余使用寿命包括以下步骤：

步骤3.1，归一化健康指数并利用多项式拟合方法获取归一化健康指数HI与容量Cap映射关系；

步骤3.2，以前T个循环健康指数为训练数据，T为预测起点，其余数据为测试数据，以为输入， 为输出构造训练数据集，其中 为第i个循环健康指数真实值，i＝t‑k,…,t，k为LSTM预测模型输入参数个数；

步骤3.3，利用训练数据训练LSTM预测模型，如式3.1所示：其中Xt为预测模型输入, 为健康指数预测值，进一步使用RMSprop优化算法加快模型训练速度，并加入L2正则化项避免模型过拟合问题；

步骤3.4，从预测起点T开始利用LSTM预测模型预测锂离子电池健康指数，并根据归一化健康指数和容量映射关系获取容量预测值，其中预测阶段模型输入Xt如式3.2所示：其中w为输入参数真实值数， 为第i个循环健康指数预测值， 为健康指数真实值；

步骤3.5，利用双指数容量退化模型构建状态空间模型如式3.3所示：其中Cap(k)为第k个循环的容量，k为循环次数，p1,p2,p3,p4为双指数容量退化模型参数，v1,v2,v3,v4,v5为噪音；

步骤3.6，利用粒子滤波算法跟踪确定式3.3所示双指数容量退化模型参数p1,p2,p3,p4，具体步骤为：

a.初始化算法相关参数：粒子数N、过程噪声、测量噪声、状态初值；

b.粒子初始化：根据状态初值初始化粒子，粒子权重均为c.重要性采样：根据如式3.3的状态转移方程计算当前时刻粒子值；

d.粒子权重：以训练数据集的容量值为观测值，计算各个粒子的权重并归一化；

e.重采样：根据粒子权重进行重采样；

f.重复步骤c‑e，直至循环次数为预测起点T；

g.输出双指数容量退化模型参数p1,p2,p3,p4；

步骤3.7，以式3.3为状态转移方程，LSTM预测模型得到的容量预测值为观测值，利用粒子滤波算法迭代更新容量预测值。