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锂离子电池的片段数据估计具有现实的工程意义。以比克H18650CIL型镍钴锰酸锂单体电池为研究对象，建立了二阶RC等效电路模型，设计了锂电池实验并进行了参数辨识。完成了无迹卡尔曼滤波程序的编写，仿真和实验数据对比表明，该模型具有较高的精度。考虑到不同算法的优点，论文还使用灰色理论、BP神经网络等方法进行了锂电池荷电状态估计。在此基础上建立了无迹卡尔曼滤波(UKF)、灰色理论(GM)和神经网络(BPNN)的联合算法，分别以15％、30％和40％的锂电池片段数据作为训练数据，进行了SOC估计结果的比较。数据表明联合算法的估计精度更高。未来还需要对算法进行了更加深入的优化，以便能够在线完成锂电池参数的精准辨识。