本發(fā)明公開了一種基于XGBoost算法的鋰電池剩余壽命預(yù)測方法，包括如下步驟：1)特征提取：對鋰電池運行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，從中提取鋰電池充電的電壓時間序列數(shù)據(jù)，并根據(jù)需要對提取的電壓時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征生成；2)構(gòu)建模型：建立基于決策樹的XGBoost模型，決策樹采用分類與回歸樹CART；根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷生成CART來擬合上一棵CART產(chǎn)生的殘差，最終集成所有CART即為最終XGBoost集成模型；3)訓(xùn)練并預(yù)測：將所提取的特征送入基于決策樹CART的XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練后的模型用于鋰電池RUL的預(yù)測。本發(fā)明通過引入集成算法，以決策樹算法中的CART作為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器，訓(xùn)練一系列CART并將其進(jìn)行集成，提高了鋰電池剩余使用壽命的預(yù)測性能。