针对目前锂离子电池RUL的预测中用来表达退化特征的健康因子（HI）存在信息不足的缺陷，提出一种锂离子电池RUL预测模型。首先提取出多个可以反映电池退化特征的参数；其次用主成分分析法（PCA）对提取的多个参数进行去冗余降维并充分包含退化信息；再引入集合经验模态分解（EEMD），对HI进行多尺度分解；最后基于长短期记忆网络(LSTM)构建预测模型。实验证明该预测模型在预测锂电池的RUL时有较高的精度、适应性较强。
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