电动汽车以其零温室气体排放和高效率的优点,越来越受到人们的关注和兴趣。电池组是电动汽车的主要储能方式。严格的电池组管理是保证电池组在各种负载和行驶状态下的安全和性能的关键。因此,需要一个有效的电池管理系统,该系统能够进行电池荷电状态(SOC)的估计、电池剩余使用寿命(RUL)的预测、电池单元的平衡和温度的控制。电动汽车用锂离子电池(LIBs)受多种因素的影响,电池不平衡是其中的关键问题。当电池组中的电池出现不平衡时,单个电池的电压会随着时间的推移而不同,这会导致电池快速老化,进而引起电动汽车最终失效,并可能导致灾难发生。适当的电池平衡方法对电池寿命的保持起着重要的作用,并适当地延长电池的使用寿命,使锂离子电池在电动汽车中的使用效率更高。本论文主要从三个不同的角度研究电池平衡优化,以提高电池的效率和安全性。首先,针对电动汽车锂离子电池健康管理系统(BMS)中存在的问题,从优化电池性能和电池寿命周期,提高电池安全性的角度,提出了基于粒子滤波的电池剩余使用寿命(RUL)的精确预测方法,对于BMS的预测和健康管理具有重要意义。其次,分析了基于MATLAB/Simulink的各种电池平衡方案和拓扑结构,设计、开发和验证了 BMS电池平衡性能优化的数据分析建模方法,提高了BMS的可靠性和系统性能。最后研究了温度、振动和温度/振动耦合试验关键参数对电池平衡的影响。提出了基于Kalman滤波和扩展Kalman滤波的电池温度/振动耦合影响因素模型,为电池和电动汽车制造商优化BMS系统设计提供了依据。本文的研究将有助于电池和电动汽车制造商尝试了解由温度/振动因素耦合在一起所引起的动力学效应。因此,本研究可以对制造商优化和改进电池设计进行指导,还可以用于提高产品的性能。