针对在循环过程中由于充电策略的改变而难以跟踪锂离子电池的下降趋势的问题，提出了一种适用于不同充电策略的锂电池剩余寿命预测方法。基于NASA和斯坦福MIT的电池数据，提取电池电压，并构建平均变化率作为电池衰减健康系数。将健康系数和电池容量加载到基于樽海鞘群算法优化的极限学习机模型中进行训练，以获得不同充电策略下电池的衰减模型。使用其他充电策略的电池数据验证和评估剩余寿命模型。结果表明，在确定充电策略的情况下，该方法能准确预测电池寿命，并能跟踪电池运行过程中电池容量的变化趋势。