锂离子电池的剩余使用寿命 RUL 预测是电池管理系统（BMS）安全监测的一个部分。本文对传统深度学习模型由 于输出单一的点估计值容易产生过度自信误判的问题进行了综述，介绍了基于贝叶斯模型的概率预测方法，阐述了其捕捉容 量再生和非线性衰减的建模原理。主要研究了偶然和认知不确定性量化的机制，论述了用预测方差动态调节权重的模型融合 方法。综述分析表明，采用贝叶斯框架加物理信息先验可以明显提高预测的鲁棒性，给电池全生命周期风险评价提供可靠的 决策依据。 关键词：锂离子电池；剩余使用寿命（RUL）；贝叶斯