动车组镍镉电池作为起动和应急电源,其劣化检测与剩余寿命预测对动车组检修维护和安全稳定运行至关重要。针对动车组用镍镉电池劣化问题,基于多功能车辆总线（Multifunction Vehicle Bus,MVB）数据编写了电池实际运行数据脚本,分析了动车组镍镉蓄电池的实际工况,对不同修程下的镍镉电池进行了检测,得到了镍镉蓄电池劣化对电性能参数的影响。在列车实际工况和检测数据的基础上,利用模态分解算法分解电池容量劣化曲线,对镍镉电池容量劣化趋势进行分析,从而建立变分模态分解-长短时记忆神经网络（Variational Modal Decomposition-Long and Short Term Memory,VMD-LSTM）电池剩余寿命组合预测模型,并与长短时记忆神经网络（Long Short Term Memory,LSTM）单一预测结果进行对比,结果表明组合预测模型预测效果更好。首先,介绍动车组蓄电池技术方案,针对电池实际运行数据编写MVB数据处理脚本,利用滑动小窗口状态识别算法切分电池运行数据,并对切分数据进行运行特征参数计算。分析蓄电池实际运行特征,从数据特征发现:动车组电池工况以充电为主,充电状态占据实际运行的80%以上,其中浮充电占据充电状态的90%以上,浮充电电压均值为118.81～124.32V;电池放电时长在30分钟以内,放电截止电压集中在104V左右,以4k W和10k W两个功率等级放电。其次,对动车组镍镉电池进行劣化检测,包括循环耐久检测、容量检测、开路电压检测与直流内阻检测等,介绍了检测方法和试验结果,分析劣化对镍镉电池容量、开路电压与直流内阻等电性能参数的影响,得出以下结论:1、镍镉电池存在记忆效应,记忆效应与电池劣化共同影响电池的实际容量;2、多次深充深放可以提升电池的最大可用容量,其容量提升率在5%～15%之间。试验检测结果表明:与新电池相比,五级修镍镉电池的直流内阻升高了0.091mΩ,开路电压曲线更趋于线型。然后,利用经验模态分解法描述镍镉电池容量的劣化,发现对于受记忆效应影响的镍镉电池,其容量表现出较强的再生现象,容量曲线具有较高的非线性非平稳特征。同时,在此基础上探究了不同模态分量在电池容量趋势变化中的作用,通过对比经验模态分解、集合经验模态分解和变分模态在电池容量变化趋势分解中的应用效果,发现变分模态分解在模态数、惩罚因子和保真度系数分别为5,200和0.5时,能够较好分解动车组镍镉电池容量变化曲线。最后,建立电池寿命预测组合模型VMD-LSTM,对比不同LSTM模型结构与模型训练次数对预测精度的影响,并利用组合预测模型对五级修蓄电池数据进行预测,结果表明组合预测模型预测平均均方根误差和平均绝对百分误差最小仅为0.1285和0.0991,比单一预测模型的预测结果更精确,且预测结果对预测起点变化的敏感度更低。