鋰離子電池以其輸出電壓高、循環壽命長、能量密度大、自放電率低、工作溫度范圍廣等優點廣泛應用于消費電子、電動汽車等領域，如新一代的豐田Prius、雪弗萊Volt、日產Leaf及比亞迪E6均采用鋰離子電池。同時，鋰離子電池已擴展到特種、航天、航海、特種通信等領域，尤其是空間應用，其已成為替代目前鎳氫、鎳鎘電池的第三代衛星儲能電池，部分空間項目已進入工程化應用階段，如NASA的勇氣號和機遇號火星探測器、鳳凰號火星著陸器，歐空局的火星快車項、ＲOSETTA平臺及日本的隼鳥號小行星控測器等都采用了鋰離子電池作為儲能電源。

與此同時，鋰離子電池的在安全性和可靠性一直都是其應用中必須十分關注的問題，主要體現在能量大、電壓高、且電解液大多為有機易燃物，應用不當時可能導致電池溫度升高、著火甚至爆炸;過充電、過放電會導致電池內部材料特性發生變化，造成不可逆的容量損失，從而導致性能下降，壽命縮短。過放電還會使電池內部的鋰離子金屬化，以致引起短路甚至爆炸;由于工藝的差異性，電池內阻往往不一致，隨著充放電的循環進行，電池組內單體電池的性能失衡，使電池組的壽命縮短。電池故障可能導致用電設備/系統的性能下降或故障、甚至致命任務失敗，增加成本。比如，電動車鋰離子電池管理不當，引起著火和爆炸。特種航天領域，電源系統故障是導致任務失敗的主要原。例如，1999年，美國的太空試驗AFＲL由于電池內部阻抗異常導致試驗的失敗;2013年，數架波音787夢幻客機由于鋰離子電池

針對近年鋰離子電池健康管理和壽命預測相關研究的綜述包括:文獻等對故障預測和健康管理技術進行綜述，涉及很多應用于鋰離子電池的方法和實例;文獻對鋰離子電池狀態監測和估計方法進行了總結;對鋰離子電池的退化機理、老化建模和估計等進行充分分析;文獻對電動車BMS的相關支撐技術進行了系統分析;文獻對鋰離子電池壽命預測的部分典型方法進行分析。另外，荷電狀態(state-of-charge，SOC)和健康狀態(state-of-health，SOH)估計、建模的相關研究較多，為相關領域的研究人員提供了重要參考。然而，目前尚缺少對于發展較快的鋰離子電池的性能退化建模、健康評估和壽命估計方法的相對系統性的歸納和總結。

性能或健康狀態表征電池相對于新電池，其存儲電能、能量的能力，是定量描述電池退化程度的指標。隨著電池充放電次數的增加，其性能或健康狀態逐漸衰減。退化狀態識別就是不同性能變量映射到對應健康因子(以確定對象系統當前健康水平的過程，是實現ＲUL預測的前提條件。一般可以采用容量、功率及阻抗表征電池的退化狀態，額定容量的衰減程度是電池健康狀態的重要表征，通過測量或估計電池最大充電容量計算。亦可以通過電池最大輸出功率的退化表征退化狀態，另外，隨著鋰離子電池充放電次數的增加，其內阻不斷增大，能量損耗增加，文獻都采用電池內阻描述電池的SOH，這種方法的關鍵必須準備獲得內阻值

電池的全壽命周期對電池進行各種加速試驗，如溫度加速、放電速率、放電深度加速等，即按照一定放電速率放電(廠家規定或行業內標準)定期對電池容量進行測試，估計電池容量的退化模型。文獻［采用經驗指數模型和多項式回歸模型集成方法跟蹤鋰電池的容量退化趨勢，采用三參數指數退化模型描述鋰電池的容量退化趨勢，文獻利用安時法獲得電池容量，并采用高斯過程回歸法獲得容量的退化趨勢。Moo等人采用增強的安時法評估鋰離子電池的SOH。安時法是一種離線方法，對于在線應用

提出了改進方法—Ah-V方法，采用恒流放電，通過電流積分得到電充放電電量和電池充放電電壓和開路電壓之間的關系函數，利用非線性擬合建立電池SOH與這些電壓之間的關系。在線應用時，通過估計電池的開路電壓即可實現對電池SOH的估計，前提條件是準確估計電池的開路電壓。所述的退化狀態識別方法，對比分析如下:電化學分析法可以給出電池老化過程的詳細解釋，但該方法是破壞性、侵入式的方法，僅適用于電池生產與設計人員改善設計，卻不適用于工程應用。安時法方法簡單，便于實現。但電池的充放電實驗環境及實驗條件很難覆蓋實際應用的復雜環境和工況，且測試時間長