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随着化石能源衰竭和环境气候恶化问题的日益显现，电动汽车凭借独特的性能效率优势和环保节能特质已然成为可持续发展社会势在必行的趋势。锂离子电池凭借能量密度大、输出电压高、自放电率低、循环寿命长等优势，普遍被认为是电动汽车储能电源的最佳选择方案。为有效提升电动汽车运行过程的安全可靠性和自主管理水平，必须实现服役电池精准、在线的SOC/SOH联合评估。针对锂电池在全生命周期内状态评估存在的问题，文章从以下方面对SOC/SOH联合评估技术展开了研究：
(1)选取三元锂电池作为研究对象，搭建电池测试平台，对五组商用电池完成了包括静态容量、混合脉冲和行驶工况试验的完整寿命循环测试。以海量电池循环数据为基础，围绕电池全生命周期性能变化情况，详尽地分析了电池容量衰减结果、内阻变化结果、开路电压测量结果、充电曲面结果及工况特性结果，为SOC/SOH估计方法的研究提供数据支撑和参考依据。
(2)针对SOC估计中的模型准确度问题，通过对比各种典型电池等效电路模型，以分数阶模型为基础完成了电池数学模型的构建，采用改进遗传算法对模型参数进行辨识，在混合脉冲和行驶工况测试数据的验证下，表明模型参数对于电池电压响应的准确适配;针对SOC估计中的算法可靠性问题，提出一种等效模型参数自适应方法，基于扩展卡尔曼滤波算法实现了离线参数辨识和在线SOC估计的有效结合，通过三种行驶工况数据验证了提出方法的准确性和可靠性。
(3)针对SOH估计中的健康指标分散性问题，在寿命循环测试累积数据的基础上采用阻抗辨识、特征提取和增量容量分析的方式分别选择出平均瞬态内阻、修正标准差和部分峰值面积作为健康指标，提出一种基于模糊层次分析的多健康指标综合SOH估计方法;针对SOC/SOH的联合评估问题，围绕SOH估计值对开路电压曲线的校准作用，实现全生命周期内电池模型的自适应修正过程，从而确保SOC/SOH联合评估的有效完成。
文章提出的基于自适应模型的SOC/SOH联合评估方法，能够有效处理三元锂电池在电动汽车应用环境下状态管理所存在的关键技术问题，对提升电池全生命周期整体性能起着重要作用，具备一定的学术研究和工程应用价值。
(1)选取三元锂电池作为研究对象，搭建电池测试平台，对五组商用电池完成了包括静态容量、混合脉冲和行驶工况试验的完整寿命循环测试。以海量电池循环数据为基础，围绕电池全生命周期性能变化情况，详尽地分析了电池容量衰减结果、内阻变化结果、开路电压测量结果、充电曲面结果及工况特性结果，为SOC/SOH估计方法的研究提供数据支撑和参考依据。
(2)针对SOC估计中的模型准确度问题，通过对比各种典型电池等效电路模型，以分数阶模型为基础完成了电池数学模型的构建，采用改进遗传算法对模型参数进行辨识，在混合脉冲和行驶工况测试数据的验证下，表明模型参数对于电池电压响应的准确适配;针对SOC估计中的算法可靠性问题，提出一种等效模型参数自适应方法，基于扩展卡尔曼滤波算法实现了离线参数辨识和在线SOC估计的有效结合，通过三种行驶工况数据验证了提出方法的准确性和可靠性。
(3)针对SOH估计中的健康指标分散性问题，在寿命循环测试累积数据的基础上采用阻抗辨识、特征提取和增量容量分析的方式分别选择出平均瞬态内阻、修正标准差和部分峰值面积作为健康指标，提出一种基于模糊层次分析的多健康指标综合SOH估计方法;针对SOC/SOH的联合评估问题，围绕SOH估计值对开路电压曲线的校准作用，实现全生命周期内电池模型的自适应修正过程，从而确保SOC/SOH联合评估的有效完成。
文章提出的基于自适应模型的SOC/SOH联合评估方法，能够有效处理三元锂电池在电动汽车应用环境下状态管理所存在的关键技术问题，对提升电池全生命周期整体性能起着重要作用，具备一定的学术研究和工程应用价值。