论文根据电动汽车的研究目的及意义和在电源管理系统方面国内外研究的发展现状，分析了现阶段电动汽车研究发展的主要问题，随后分析了铅酸电池的工作原理，充放电特性，以及影响铅酸电池工作特性的因素和铅酸电池的性能。然后介绍了电池SOC的定义和对其主要影响因素的分析，比较几种常用的估测方法的优劣性，提出了基于自适应神经模糊推理的SOC估计。针对现有的应用状况，选用总体通信依托CAN总线，参数采集采用MCU的设计方案。课题中对与电源管理系统相关的几个重要参数，进行详细的研究，并根据实验室的具体情况和课题的具体要求，提出了对应的实验方法，用DS2438和DS18B20器件来对主要参数进行测量，并给出一些应用电路的设计。论文中提出系统结构的通信结构，整体采用CAN总线协议，依托通信控制器SJAl000，使传输的数据达到双向的传送，即，微控制器模块采集的数据传至通信控制器上，随后通过总线传到整车的控制系统中，反之也行得通。而在微控制器之间则采用串口通信的方法来传送数据。以单片机为核心的硬件系统实现采集传送功能，给出程序流程图并用C语言编写相关的软件。论文中介绍了电池的一致性问题，通过对几种动力电池的等效电路的对比和本实验的要求，采用Rint模型，并在Simulink仿真平台上对Rint等效电路进行了模拟仿真，然后基于该等效电路模拟仿真了并联支路分流法和电容能量转移法，并对这两种均衡方法进行实验分析。对均衡电流的选择进行了说明，均衡电流最好能够接近实际电流。通过模拟仿真技术对几种方法进行比较，分析各自优缺点，选择出性能优、实用性强的均衡方法，为以后的推广应用打下基础。课题中采用了自适应的神经网络来预测电池的SOC，依据硬件电路的设计采集有效数据验证该电源管理系统可靠性。电动公交车的电源管理系统需要依托一个精确的电池模型，传统的不同类型的电池模型是非常困难的办到的。本文采用基于自适应神经模糊推理的方法，依托大量的实验数据，使用模糊控制和逆向推演的方法得到精确地电池训练模型，使得该模型可以较好的模拟电池的性能。课题的研究虽然只是在实验室环境下进行的，但是为以后提高电动公交车的性能，运用于实践操作提供借鉴。