随着污染加剧,能源枯竭,新能源汽车被越来越多购买者选择。作为新能源汽车中的主流的电动汽车却事故频发,部分事故原因是由于BMS不能够实时准确的将电动汽车中与电池有关的故障信息检测出来,可以分析出BMS在电动汽车中是不可或缺的。BMS功能大致可以分为三部分,分别为:电池信息采集;SOH等参数在线估计;均衡控制。本文将围绕这三部分功能进行设计。对于电池健康状态的研究本文采用极限学习机作为训练方法,使用NASA数据集作为训练数据集进行方法验证。利用极限学习机配合电池在充电过程中的等压升时间完成了SOH的在线估算。在ELM训练过程中共完成两次训练,第一次为建立时间与容量的训练模型,第二次训练为依据上次时间预测下次充电过程所需要的时间。最终预测误差良好。对于电池信息采集方面,本文使用KEA128作为MCU依据功能需求进行采样板软件设计,该采样板除具有信息采集功能外还具有被动均衡控制以及故障存储与判断功能。同时利用CAN通信实现向主控板或者电池监控平台传输本板的运行信息。为保证LTC6804电池信息采集模块正常运作,设计一些例如被动均衡回路自检测等自检测与正常采样穿插进行。本文共设计了两款监控平台,一款为车载监控平台,一款为远程监控平台。车载监控平台主要完成的功能为对采样板与主控板进行基本参数配置与接收处理显示告警信息与电池信息等。远程监控平台显示的是整车信息,可以显示整车是否处于故障、运行等信息。监控平台的设计是为了摆脱环境对于监控的制约,可实现随时随地对电动汽车完成监控。