锂离子电池具有能量密度大、循环寿命长等优点,被广泛应用于民用和军事等领域。由于锂离子电池剩余使用寿命（RUL）随着循环充放电次数的增加而不断衰退,当退化到一定程度时,出现过充过放等现象,电池的转换效率会降低,甚至会引发热失控的风险。通过预测锂离子电池RUL,可以提前获取电池的健康状态,保障锂离子电池的安全可靠运行。基于机理模型的预测方法精度较高,但建立的模型往往较为复杂且泛化性较低。数据驱动的方法不需要了解内部的退化机理,根据历史数据就可以对RUL进行预测,而如果采用单一模型的数据驱动预测方法,预测性能将会受限。因此,本文根据锂离子电池运行过程的历史退化数据,开展基于深度学习融合多个模型方法对锂离子电池RUL进行预测,以提高预测精确度,本文主要研究内容从以下三个方面展开:（1）针对研究CALCE公开的锂离子电池实验数据集进行降噪预处理,并从循环充放电数据中提取能够表征电池性能退化的健康因子,利用Pearson、Spearman和Kendall三个相关系数分析与容量之间的相关性,验证提取的健康因子作为特征来预测锂离子电池RUL的可行性。（2）为提高锂离子电池RUL预测的准确性,构建一种融合卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆循环神经网络（Bi LSTM）和注意力机制（AT）模型。采用网格搜索算法寻找构建CNN-Bi LSTM-AT神经网络锂离子电池RUL预测模型的最优超参数,并通过与梯度提升算法（XGBoost）、Bi LSTM和CNN-Bi LSTM模型在CALCE数据集上进行对比分析,验证所构建的CNN-Bi LSTM-AT模型方法可以更加准确预测锂离子电池RUL。（3）针对锂离子电池在衰退过程中存在自放电,导致剩余使用寿命预测具有不确定性,本文提出基于CNN-Bi LSTM-AT分位数回归模型,可以将预测得到的不同分位数下结果转化为置信区间概率预测和概率密度预测,通过与XGBoost、Bi LSTM和CNN-Bi LSTM的对比分析,结果表明本文提出的模型在相同的置信水平下具有较高的覆盖率和较低的平均宽度,且概率密度预测分布较为集中,具有较好的预测效果,满足在实际应用中的需求。