近年来,汽车的总量成飞跃式的增长,预计未来几年都将以7%的速度增长,CO₂的排放量急剧增加,环境极度污染。这导致了各国越来越提倡新能源汽车,逐步实现电能取代化学能。锂电池因其比能量高、充放电寿命长等优点成为目前新能源汽车的理想动力源。荷电状态SOC（State of Charge）表示电池的剩余容量,对其进行准确估计是电池管理系统研究的关键问题。本文以锂离子电池为研究对象,重点开展锂电池SOC的估计及监测研究。本文首先从课题的背景展开,阐述了锂电池的研究意义及国内外研究现状,为锂电池研究奠定一定的基础。其次从锂离子电池的内部结构入手,介绍了锂电池的工作原理,并对锂电池性能的影响因素（如温度,充放电倍率,电压等）进行了简单的分析。通过分析常见的几种锂电池等效电路模型,本文选取建立锂电池的Thevenin模型。文中基于周期性脉冲试验数据,采用六阶多项式拟合了锂电池OCV-SOC之间的关系;并基于最小二乘法对Thevenin模型的参数进行了辨识。然后基于所建立的锂电池模型,采用扩展卡尔曼滤波分别对周期性脉冲工况、恒流充电工况和恒流放电工况下锂电池的SOC进行了估计。仿真结果表明基于扩展卡尔曼滤波对锂电池的SOC进行估计是完全可行的,仿真结果较好。为了保护电池,防止锂电池过充、过放和过温,延长电池寿命,本文采用STM32、DS2438电池监控芯片等设计了锂电池状态监测系统,并对该监测系统的硬件、软件设计进行了详细介绍。所设计得监控系统能实时监测并显示锂电池的工作电压、电流和温度;当锂电池工作异常时,该系统能及时报警以保护电池。