锂离子电池用作许多电子和电气设备中的主要电源。特别是随着电动汽车的发展的增长,锂离子电池在电动汽车的可靠性中起着关键作用。为了及时维护和更换电池系统,有必要开发一种可靠的电池性能分析和健康诊断方法。因此,本文重点从荷电状态和剩余寿命方面对电动汽车锂电池的性能进行分析;与此同时,本文重点从电动汽车锂电池外部短路故障方面对电动汽车锂电池进行故障诊断,具体方法如下:（1）电动汽车锂电池荷电状态SOC（State of Charge）预测为了增加粒子滤波中粒子的多样性从而减少粒子退化,改进了智能优化的粒子滤波算法以及改进的卡尔曼滤波算法。智能优化算法中采用的是人工免疫算法,将其与粒子滤波结合成人工免疫粒子滤波算法。由于经验模型具有阶次低,结构简单,便于工程实施的优点,采用经验模型建立电池的状态空间模型,并采用遗忘因子最小二乘法确定电池的参数、模型。改进的卡尔曼滤波算法为衰落卡尔曼滤波算法,开发了一种新颖的在线估算技术,用于估算磷酸铁锂（Li Fe PO4）电池的荷电状态SOC。基于简化的模型,通过两个级联的线性滤波级来估计电池的开路电压OCV（Open Circuit Voltage）。在第一阶段使用递归最小二乘滤波器实时动态估计电池模型参数,然后使用衰落卡尔曼滤波器FKF（Fading Kalman Filter）从这些参数估计OCV。FKF可以避免传统的卡尔曼滤波器可能会出现的大估计误差,因为它具有通过衰落因子补偿任何建模误差的能力。通过算法预测SOC精度的对比,发现误差最大的是卡尔曼滤波KF（Kalman Filter）,误差最小的是改进的卡尔曼滤波—衰落卡尔曼滤波（FKF）,证明该方法及其简化的模型为实时应用提供了高度精确的SOC估计所需的简单性和可行性。（2）电动汽车锂电池剩余使用寿命RUL（Remaining Useful Life）预测在电动汽车动力系统中,对电动汽车锂电池进行准确、有效的预测,有助于提高评估电动汽车锂电池健康状态的准确性、有效性。在准确、有效评估电动汽车锂电池健康状态的基础上,保障电动汽车动力系统安全、可靠运行。锂离子电池是许多设备中主要或辅助电源的来源,它们正迅速成为电动汽车EV（Electric Vehicle）最常用的电源。在众多新兴技术中,锂离子电池的剩余使用寿命RUL估计在智能电池健康管理中起着关键作用。基于此,提出了改进灰狼算法以及改进BCT（Box?Cox Transformation）算法对电动汽车锂电池剩余寿命进行预测。基于WKELM-NGWO（Wavelet Kernel Extreme Learning Machine-Niche Grey Wolf Optimization）的改进灰狼算法预测结果显示,电动汽车锂电池剩余寿命预测曲线更加接近电动汽车锂电池的实际寿命退化曲线。电动汽车锂电池剩余寿命预测结果表明了改进后的灰狼算法有效、可靠地提高了电动汽车锂电池剩余寿命预测精度。改进后的灰狼算法对电动汽车锂电池剩余寿命预测结果与电动汽车锂电池真实剩余寿命退化趋势相同,表明改进后的灰狼算法对不同数据有更强的适应能力。改进后的灰狼算法相对于原始的小生境灰狼算法NGWO在求解精度和收敛速度方面有了突破和提高,从而能跳出局部最优解的情况。与此同时,改进后的灰狼算法相对于小波核极限学习机WKELM在学习速度方面有显著提高,且结构更加稳定。改进BCT算法即BCT和MC（蒙特卡洛:Monte Carlo）模拟能够将非线性退化转化为线性退化,仅需识别一个参数,因此不需要离线训练数据。利用BCT-MC来改变锂离子电池的容量退化趋势,以提高RUL预测性能。通过将优选出的WKELM-NGWO算法和优选出的BCT-MC算法的剩余寿命预测结果进行对比分析。改进后的灰狼算法WKELM-NGWO运用于电动汽车锂电池剩余寿命预测时的均方根误差低于BCT-MC的预测结果,说明改进后的灰狼算法WKELMNGWO运用于电动汽车锂电池剩余寿命预测时结果更加接近电动汽车锂电池的实际退化曲线,WKELM-NGWO和BCT-MC两种方法的误差都伴随着剩余寿命预测的起始点后移而减小。（3）电动汽车锂电池故障诊断通过实验研究了锂电池的ESC（External Short Circuit）故障特征。比较分析了ESC故障过程中锂电池的电流,电压和温度变化。使用修改的等效电路模型来模拟故障过程已被证明是可行的。采用一阶RC模型,并使用DPSO（Discrete Particle Swarm Optimization）算法来优化模型的参数。模型预测与测试数据的比较表明,该模型的误差小于0.241 V。基于上述实验成果,提出了一种基于双层模型的故障诊断算法。测试了四个新的锂电池用于评估所提出的故障诊断算法,其结果表明,在5 s后可以诊断出四个电池的ESC故障,模型预测与测量数据之间的误差小于0.36 V,该算法能获得正确的诊断。