锂离子电池以其输出电压高、循环寿命长、能量密度大、自放电率低、工作温度范围广等优点广泛应用于消费电子、电动汽车等领域，如新一代的丰田Prius、雪弗莱Volt、日产Leaf及比亚迪E6均采用锂离子电池。同时，锂离子电池已扩展到特种、航天、航海、特种通信等领域，尤其是空间应用，其已成为替代目前镍氢、镍镉电池的第三代卫星储能电池，部分空间项目已进入工程化应用阶段，如NASA的勇气号和机遇号火星探测器、凤凰号火星着陆器，欧空局的火星快车项、ＲOSETTA平台及日本的隼鸟号小行星控测器等都采用了锂离子电池作为储能电源。
与此同时，锂离子电池的在安全性和可靠性一直都是其应用中必须十分关注的问题，主要体现在能量大、电压高、且电解液大多为有机易燃物，应用不当时可能导致电池温度升高、着火甚至爆炸;过充电、过放电会导致电池内部材料特性发生变化，造成不可逆的容量损失，从而导致性能下降，寿命缩短。过放电还会使电池内部的锂离子金属化，以致引起短路甚至爆炸;由于工艺的差异性，电池内阻往往不一致，随着充放电的循环进行，电池组内单体电池的性能失衡，使电池组的寿命缩短。电池故障可能导致用电设备/系统的性能下降或故障、甚至致命任务失败，增加成本。比如，电动车锂离子电池管理不当，引起着火和爆炸。特种航天领域，电源系统故障是导致任务失败的主要原。例如，1999年，美国的太空试验AFＲL由于电池内部阻抗异常导致试验的失败;2013年，数架波音787梦幻客机由于锂离子电池
针对近年锂离子电池健康管理和寿命预测相关研究的综述包括:文献等对故障预测和健康管理技术进行综述，涉及很多应用于锂离子电池的方法和实例;文献对锂离子电池状态监测和估计方法进行了总结;对锂离子电池的退化机理、老化建模和估计等进行充分分析;文献对电动车BMS的相关支撑技术进行了系统分析;文献对锂离子电池寿命预测的部分典型方法进行分析。另外，荷电状态(state-of-charge，SOC)和健康状态(state-of-health，SOH)估计、建模的相关研究较多，为相关领域的研究人员提供了重要参考。然而，目前尚缺少对于发展较快的锂离子电池的性能退化建模、健康评估和寿命估计方法的相对系统性的归纳和总结。
性能或健康状态表征电池相对于新电池，其存储电能、能量的能力，是定量描述电池退化程度的指标。随着电池充放电次数的增加，其性能或健康状态逐渐衰减。退化状态识别就是不同性能变量映射到对应健康因子(以确定对象系统当前健康水平的过程，是实现ＲUL预测的前提条件。一般可以采用容量、功率及阻抗表征电池的退化状态，额定容量的衰减程度是电池健康状态的重要表征，通过测量或估计电池最大充电容量计算。亦可以通过电池最大输出功率的退化表征退化状态，另外，随着锂离子电池充放电次数的增加，其内阻不断增大，能量损耗增加，文献都采用电池内阻描述电池的SOH，这种方法的关键必须准备获得内阻值
电池的全寿命周期对电池进行各种加速试验，如温度加速、放电速率、放电深度加速等，即按照一定放电速率放电(厂家规定或行业内标准)定期对电池容量进行测试，估计电池容量的退化模型。文献［采用经验指数模型和多项式回归模型集成方法跟踪锂电池的容量退化趋势，采用三参数指数退化模型描述锂电池的容量退化趋势，文献利用安时法获得电池容量，并采用高斯过程回归法获得容量的退化趋势。Moo等人采用增强的安时法评估锂离子电池的SOH。安时法是一种离线方法，对于在线应用
提出了改进方法—Ah-V方法，采用恒流放电，通过电流积分得到电充放电电量和电池充放电电压和开路电压之间的关系函数，利用非线性拟合建立电池SOH与这些电压之间的关系。在线应用时，通过估计电池的开路电压即可实现对电池SOH的估计，前提条件是准确估计电池的开路电压。所述的退化状态识别方法，对比分析如下:电化学分析法可以给出电池老化过程的详细解释，但该方法是破坏性、侵入式的方法，仅适用于电池生产与设计人员改善设计，却不适用于工程应用。安时法方法简单，便于实现。但电池的充放电实验环境及实验条件很难覆盖实际应用的复杂环境和工况，且测试时间长
